COVID-19 pandemic: influence of relationship status on stress, anxiety, and depression in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of relationship status on levels of stress, anxiety, and depression during the coronavirus (COVID-19) pandemic to identify relationship status groups who are at greater risk of mental health difficulties. METHODS: The sample was drawn from individuals who subscribed to the Text4Hope program, a cognitive behavioral therapy inspired text messaging service developed to support Albertans during the COVID-19 pandemic. A survey link was sent to the subscribers to ascertain their relationship status and assess psychopathology using the Perceived Stress Scale-10 (PSS-10), Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) scale, and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Data analysis was carried out using SPSS-26 for descriptive statistics. RESULTS: Within the first 6 weeks of the pandemic, 8267 of 44·992 subscribers responded to the online survey giving a response rate of 19.4%. Mean scores on the PSS, GAD-7, and PHQ-9 were highest among those who were single and lowest among those who were widowed. Overall, mean scores on the PHQ-9 were higher in groups who self-identified as separated or divorced when compared with groups who identified as having partners, including the categories of married or cohabiting. CONCLUSIONS: Relationship status during the COVID-19 pandemic has an influence on the mental health of individuals. Our findings highlight relationship groups at risk of mental health problems during the pandemic and for whom treatments and mitigation should be targeted.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».