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Enregistrement W3094923102 · doi:10.3389/fpsyt.2020.574676

Depression, Environmental Reward, Coping Motives and Alcohol Consumption During the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3094923102 sur OpenAlexafffund
Matthew D. McPhee, Matthew T. Keough, Samantha Rundle, Laura M. Heath, Jeffrey D. Wardell, Christian S. Hendershot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicCoping (psychology)2019-20 coronavirus outbreakAlcohol consumptionPsychologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychiatryDepression (economics)Consumption (sociology)Clinical psychologyEnvironmental healthMedicineAlcoholVirologySociologyEconomicsDiseaseBiologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Increases in the incidence of psychological distress and alcohol use during the COVID-19 pandemic have been predicted. Environmental reward and self-medication theories suggest that increased distress and greater social/environmental constraints during COVID-19 could result in increases in depression and drinking to cope with negative affect. The current study had two goals: (1) to clarify the presence and direction of changes in alcohol use and related outcomes after the introduction of COVID-19 social distancing requirements, and; (2) to test hypothesized mediation models to explain individual differences in alcohol use during the early weeks of the COVID-19 pandemic. Methods. Participants (n = 1127) were U.S. residents recruited for participation in an online survey. The survey included questions assessing environmental reward, depression, COVID-19-related distress, drinking motives, and alcohol use outcomes (alcohol use; drinking motives; alcohol demand, and solitary drinking). Outcomes were assessed for two timeframes: the 30 days prior to state-mandated social distancing (‘pre-social-distancing’), and the 30 days after the start of state-mandated social distancing (‘post-social-distancing’). Results. Depression severity, coping motives, and frequency of solitary drinking were significantly greater post-social-distancing relative to pre-social-distancing. Conversely, environmental reward and other drinking motives (social, enhancement, and conformity) were significantly lower post-social distancing compared to pre-social-distancing. Time spent drinking and frequency of binge drinking were greater post-social-distancing compared to pre-social-distancing, whereas typical alcohol quantity/frequency were not significantly different between timeframes. Indices of alcohol demand were variable with regard to change. Mediation analyses suggested a significant indirect effects of reduced environmental reward with drinking quantity/frequency via increased depressive symptoms and coping motives, and a significant indirect effect of COVID-related distress with alcohol quantity/frequency via coping motives for drinking. Discussion. Results provide early evidence regarding the relation of psychological distress with alcohol consumption and coping motives during the early weeks of the COVID-19 pandemic. Moreover, results largely converged with predictions from self-medication and environmental reinforcement theories. Future research will be needed to study prospective associations among these outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations135
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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