“We Are at Risk Too”: The Disparate Mental Health Impacts of the Pandemic on Younger Generations: Nous Sommes Aussi à Risque: Les Effets Disparates de la Pandémie Sur la Santé Mentale des Générations Plus Jeunes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic has resulted in profound global impact, with older adults at greater risk of serious physical health outcomes. It is essential to also understand generational differences in psychosocial impacts to identify appropriate prevention and intervention targets. Across generational groups, this study examined: (1) rates of precautions and adaptive and maladaptive health behaviors, (2) differences in levels of anxiety, and (3) rates of COVID-related concerns during Wave 1 of COVID-19 in Canada. PARTICIPANTS: = 45,989; April 24 to May 11, 2020). MEASURES: We categorized generational age group. Participants self-reported changes in behaviors and COVID-related concerns, and a validated measure assessed anxiety symptoms. RESULTS: There are generational differences in behavioral responses to the pandemic. Adaptive health habits (e.g., exercise) were comparable across groups, while changes in maladaptive health habits (e.g., substance use) were highest among younger age groups, particularly Millennials (15 to 34 years old). COVID-related precautions were also highest among the younger generations, with Generation X (35 to 54 years old) exhibiting the highest rate of precautionary behavior. Results also revealed that the highest rate of clinically significant anxiety is among Millennials (36.0%; severe anxiety = 15.7%), and the younger generations have the highest rates of COVID-related concerns. CONCLUSION: These early data are essential in understanding at-risk groups given the unpredictable nature of the pandemic and its potential long-term implications.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».