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Enregistrement W3130546095 · doi:10.1017/s2045796021000044

The impact of COVID-19 on subthreshold depressive symptoms: a longitudinal study

2021· article· en· W3130546095 sur OpenAlexaff
Yuhua Liao, Bingbing Fan, H M Zhang, Lan Guo, Yu Min Lee, Wei Wang, Weihui Li, Meiqian Gong, Leanna M.W. Lui, L. J. Li, Ciyong Lu, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesSun Yat-sen UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMental healthAnxietyDepression (economics)Patient Health QuestionnairePsychiatryOdds ratioPsychoeducationMajor depressive disorderConfidence intervalCohort studyInternal medicineMoodPsychological interventionDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic represents an unprecedented threat to mental health. Herein, we assessed the impact of COVID-19 on subthreshold depressive symptoms and identified potential mitigating factors. METHODS: Participants were from Depression Cohort in China (ChiCTR registry number 1900022145). Adults (n = 1722) with subthreshold depressive symptoms were enrolled between March and October 2019 in a 6-month, community-based interventional study that aimed to prevent clinical depression using psychoeducation. A total of 1506 participants completed the study in Shenzhen, China: 726 participants, who completed the study between March 2019 and January 2020 (i.e. before COVID-19), comprised the 'wave 1' group; 780 participants, who were enrolled before COVID-19 and completed the 6-month endpoint assessment during COVID-19, comprised 'wave 2'. Symptoms of depression, anxiety and insomnia were assessed at baseline and endpoint (i.e. 6-month follow-up) using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalised Anxiety Disorder-7 (GAD-7) and Insomnia Severity Index (ISI), respectively. Measures of resilience and regular exercise were assessed at baseline. We compared the mental health outcomes between wave 1 and wave 2 groups. We additionally investigated how mental health outcomes changed across disparate stages of the COVID-19 pandemic in China, i.e. peak (7-13 February), post-peak (14-27 February), remission plateau (28 February-present). RESULTS: COVID-19 increased the risk for three mental outcomes: (1) depression (odds ratio [OR] = 1.30, 95% confidence interval [CI]: 1.04-1.62); (2) anxiety (OR = 1.47, 95% CI: 1.16-1.88) and (3) insomnia (OR = 1.37, 95% CI: 1.07-1.77). The highest proportion of probable depression and anxiety was observed post-peak, with 52.9% and 41.4%, respectively. Greater baseline resilience scores had a protective effect on the three main outcomes (depression: OR = 0.26, 95% CI: 0.19-0.37; anxiety: OR = 1.22, 95% CI: 0.14-0.33 and insomnia: OR = 0.18, 95% CI: 0.11-0.28). Furthermore, regular physical activity mitigated the risk for depression (OR = 0.79, 95% CI: 0.79-0.99). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic exerted a highly significant and negative impact on symptoms of depression, anxiety and insomnia. Mental health outcomes fluctuated as a function of the duration of the pandemic and were alleviated to some extent with the observed decline in community-based transmission. Augmenting resiliency and regular exercise provide an opportunity to mitigate the risk for mental health symptoms during this severe public health crisis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations63
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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