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Enregistrement W3127998408 · doi:10.2196/26715

Impact of the COVID-19 Pandemic on Online Obsessive-Compulsive Disorder Support Community Members: Survey Study

2021· article· en· W3127998408 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Kaveladze, Katherine Chang, Jedidiah Siev, Stephen M. Schueller

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationMedicinePsychologyDemographyPsychiatryGerontologyDiseaseEnvironmental healthSociologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with obsessive-compulsive disorder (OCD) have faced unique challenges during the COVID-19 pandemic. Research from the first two months of the pandemic suggests that a small proportion of people with OCD experienced worsening in their OCD symptoms since the pandemic began, whereas the rest experienced either no change or an improvement in their symptoms. However, as society-level factors relating to the pandemic have evolved, the effects of the pandemic on people with OCD have likely changed as well, in complex and population-specific ways. Therefore, this study contributes to a growing body of knowledge on the impact of the COVID-19 pandemic on people and demonstrates how differences across studies might emerge when studying specific populations at specific timepoints. OBJECTIVE: This study aimed to assess how members of online OCD support communities felt the COVID-19 pandemic had affected their OCD symptoms, around 3 months after the pandemic began. METHODS: We recruited participants from online OCD support communities for our brief survey. Participants indicated how much they felt their OCD symptoms had changed since the pandemic began and how much they felt that having OCD was making it harder to deal with the pandemic. RESULTS: We collected survey data from June through August 2020 and received a total of 196 responses, some of which were partial responses. Among the nonmissing data, 65.9% (108/164) of the participants were from the United States and 90.5% (152/168) had been subjected to a stay-at-home order. In all, 92.9% (182/196) of the participants said they experienced worsening of their OCD symptoms since the pandemic began, although the extent to which their symptoms worsened differed across dimensions of OCD; notably, symmetry and completeness symptoms were less likely to have worsened than others. Moreover, 95.5% (171/179) of the participants felt that having OCD made it difficult to deal with the pandemic. CONCLUSIONS: Our study of online OCD support community members found a much higher rate of OCD symptom worsening than did other studies on people with OCD conducted during the current COVID-19 pandemic. Factors such as quarantine length, location, overlapping society-level challenges, and differing measurement and sampling choices may help to explain this difference across studies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,373 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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