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Enregistrement W3112891045 · doi:10.1177/0706743720979920

Mental Health Risks after Repeated Exposure to Multiple Stressful Events during Ongoing Social Unrest and Pandemic in Hong Kong: The Role of Rumination: Risques pour la santé mentale après une exposition répétée à de multiples événements stressants d’agitation sociale durable et de pandémie à Hong Kong: le rôle de la rumination

2020· article· en· W3112891045 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie Ming Yin Wong, Christy Lai Ming Hui, Corine Sau Man Wong, Yi Nam Suen, Sherry Kit Wa Chan, Edwin Lee, Wing Chung Chang, Eric Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuminationMental healthClinical psychologyPsychologyStressorAngerDepression (economics)PopulationMedicinePsychiatryEnvironmental healthCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The co-occurrence of different classes of population-level stressors, such as social unrest and public health crises, is common in contemporary societies. Yet, few studies explored their combined mental health impact. The aim of this study was to examine the impact of repeated exposure to social unrest-related traumatic events (TEs), coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic-related events (PEs), and stressful life events (SLEs) on post-traumatic stress disorder (PTSD) and depressive symptoms, and the potential mediating role of event-based rumination (rumination of TEs-related anger, injustice, guilt, and insecurity) between TEs and PTSD symptoms. Methods: Community members in Hong Kong who had utilized a screening tool for PTSD and depressive symptoms were invited to complete a survey on exposure to stressful events and event-based rumination. Results: A total of 10,110 individuals completed the survey. Hierarchical regression analysis showed that rumination, TEs, and SLEs were among the significant predictors for PTSD symptoms (all P < 0.001), accounting for 32% of the variance. For depression, rumination, SLEs, and PEs were among the significant predictors (all P < 0.001), explaining 24.9% of the variance. Two-way analysis of variance of different recent and prior TEs showed significant dose-effect relationships. The effect of recent TEs on PTSD symptoms was potentiated by prior TEs ( P = 0.005). COVID-19 PEs and prior TEs additively contributed to PTSD symptoms, with no significant interaction ( P = 0.94). Meanwhile, recent TEs were also potentiated by SLEs ( P = 0.002). The effects of TEs on PTSD symptoms were mediated by rumination (β = 0.38, standard error = 0.01, 95% confidence interval: 0.36 to 0.41), with 40.4% of the total effect explained. All 4 rumination subtypes were significant mediators. Conclusions: Prior and ongoing TEs, PEs, and SLEs cumulatively exacerbated PTSD and depressive symptoms. The role of event-based rumination and their interventions should be prioritized for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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