Mental health before and during the COVID-19 pandemic in two longitudinal UK population cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and mitigation measures are likely to have a marked effect on mental health. It is important to use longitudinal data to improve inferences. AIMS: To quantify the prevalence of depression, anxiety and mental well-being before and during the COVID-19 pandemic. Also, to identify groups at risk of depression and/or anxiety during the pandemic. METHOD: Data were from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) index generation (n = 2850, mean age 28 years) and parent generation (n = 3720, mean age 59 years), and Generation Scotland (n = 4233, mean age 59 years). Depression was measured with the Short Mood and Feelings Questionnaire in ALSPAC and the Patient Health Questionnaire-9 in Generation Scotland. Anxiety and mental well-being were measured with the Generalised Anxiety Disorder Assessment-7 and the Short Warwick Edinburgh Mental Wellbeing Scale. RESULTS: Depression during the pandemic was similar to pre-pandemic levels in the ALSPAC index generation, but those experiencing anxiety had almost doubled, at 24% (95% CI 23-26%) compared with a pre-pandemic level of 13% (95% CI 12-14%). In both studies, anxiety and depression during the pandemic was greater in younger members, women, those with pre-existing mental/physical health conditions and individuals in socioeconomic adversity, even when controlling for pre-pandemic anxiety and depression. CONCLUSIONS: These results provide evidence for increased anxiety in young people that is coincident with the pandemic. Specific groups are at elevated risk of depression and anxiety during the COVID-19 pandemic. This is important for planning current mental health provisions and for long-term impact beyond this pandemic.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».