COVID-19 Pandemic and Mental Health: Prevalence and Correlates of New-Onset Obsessive-Compulsive Symptoms in a Canadian Province
Notice bibliographique
Résumé
Background: This cross-sectional online survey investigates the prevalence of obsessive-compulsive disorder (OCD) symptoms at an early stage of the COVID-19 pandemic in Canada. Methods: OCD symptoms, moderate/high stress, likely generalized anxiety disorder (GAD) and likely major depressive disorder (MDD) were assessed with the Brief Obsessive-Compulsive Scale (BOCS), Perceived Stress Scale (PSS), Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) scale, and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) scale, respectively. Results: Out of 32,805 individuals subscribed to Text4Hope, 6041 completed an online survey; the response rate was 18.4%. Overall, 60.3% of respondents reported onset of OCD symptoms and 53.8% had compulsions to wash hands during the COVID-19 pandemic. Respondents who showed OCD symptoms only since the start of COVID-19 were significantly more likely to have moderate/high stress (z = 6.4, p < 0.001), likely GAD (z = 6.0, p < 0.001), and likely MDD (z = 2.7, p < 0.01). Similarly, respondents who engaged in compulsive hand washing were significantly more likely to have moderate/high stress (z = 4.6, p < 0.001) and likely GAD (z = 4.6 p < 0.001), but not likely MDD (z = 1.4, p = 0.16). Conclusion: The prevalence of OCD symptoms increased during the COVID-19 pandemic, at a rate significantly higher than pre-pandemic rates reported for the sample population. Presenting with OCD symptoms increased the likelihood of presenting with elevated stress, likely GAD, and likely MDD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».