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Enregistrement W3112595177 · doi:10.2196/24868

Use of Asynchronous Virtual Mental Health Resources for COVID-19 Pandemic–Related Stress Among the General Population in Canada: Cross-Sectional Survey Study

2020· article· en· W3112595177 sur OpenAlexafffundabout
Chris G. Richardson, Allie Slemon, Anne Gadermann, Corey McAuliffe, Kimberly Thomson, Zachary Daly, Travis Salway, Leanne M. Currie, Anita David, Emily Jenkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health AssociationMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMental healthPandemicPopulationCoping (psychology)Cross-sectional studyBivariate analysisPsychologyEnvironmental healthMedicineGerontologyPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has resulted in profound mental health impacts among the general population worldwide. As many in-person mental health support services have been suspended or transitioned online to facilitate physical distancing, there have been numerous calls for the rapid expansion of asynchronous virtual mental health (AVMH) resources. These AVMH resources have great potential to provide support for people coping with negative mental health impacts associated with the pandemic; however, literature examining use prior to COVID-19 illustrates that the uptake of these resources is consistently low. OBJECTIVE: The aim of this paper is to examine the use of AVMH resources in Canada during the COVID-19 pandemic among the general population and among a participant subgroup classified as experiencing an adverse mental health impact related to the pandemic. METHODS: Data from this study were drawn from the first wave of a large multiwave cross-sectional monitoring survey, distributed from May 14 to 29, 2020. Participants (N=3000) were adults living in Canada. Descriptive statistics were used to characterize the sample, and bivariate cross-tabulations were used to examine the relationships between the use of AVMH resources and self-reported indicators of mental health that included a range of emotional and coping-related responses to the pandemic. Univariate and fully adjusted multivariate logistic regression models were used to examine associations between sociodemographic and health-related characteristics and use of AVMH resources in the subgroup of participants who reported experiencing one or more adverse mental health impacts identified in the set of self-reported mental health indicators. RESULTS: Among the total sample, 2.0% (n=59) of participants reported accessing AVMH resources in the prior 2 weeks to cope with stress related to the COVID-19 pandemic, with the highest rates of use among individuals who reported self-harm (n=5, 10.4%) and those who reported coping "not well" with COVID-19-related stress (n=22, 5.5%). Within the subgroup of 1954 participants (65.1% of the total sample) who reported an adverse mental health impact related to COVID-19, 54 (2.8%) reported use of AVMH resources. Individuals were more likely to have used AVMH resources if they had reported receiving in-person mental health supports, were connecting virtually with a mental health worker or counselor, or belonged to a visible minority group. CONCLUSIONS: Despite substantial government investment into AVMH resources, uptake is low among both the general population and individuals who may benefit from the use of these resources as a means of coping with the adverse mental health impacts of the COVID-19 pandemic. Further research is needed to improve our understanding of the barriers to use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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