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Enregistrement W3134099070 · doi:10.3390/ijerph18073432

Mental Health of Children and Adolescents Amidst COVID-19 and Past Pandemics: A Rapid Systematic Review

2021· review· en· W3134099070 sur OpenAlexafffund
Salima Meherali, Neelam Saleem Punjani, Samantha Louie‐Poon, Komal Abdul Rahim, Jai K Das, Rehana A Salam, Zohra S Lassi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthPsychological interventionPsychosocialPandemicAnxietyWorryPsychologyPsychiatrySystematic reviewPublic healthObservational studyMedicineClinical psychologyMEDLINENursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID‑19 pandemic and associated public health measures have disrupted the lives of people around the world. It is already evident that the direct and indirect psychological and social effects of the COVID‑19 pandemic are insidious and affect the mental health of young children and adolescents now and will in the future. The aim and objectives of this knowledge-synthesis study were to identify the impact of the pandemic on children’s and adolescent’s mental health and to evaluate the effectiveness of different interventions employed during previous and the current pandemic to promote children’s and adolescents’ mental health. Methodology: We conducted the systematic review according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and included experimental randomized and nonrandomized controlled trials, observational studies, and qualitative studies. Results: Of the 5828 articles that we retrieved, 18 articles met the inclusion criteria. We thematically analyzed them and put the major findings under the thematic areas of impact of the pandemic on children’s and adolescents’ mental health. These studies reported that pandemics cause stress, worry, helplessness, and social and risky behavioral problems among children and adolescents (e.g., substance abuse, suicide, relationship problems, academic issues, and absenteeism from work). Interventions such as art-based programs, support services, and clinician-led mental health and psychosocial services effectively decrease mental health issues among children and adolescents. Conclusion: Children and adolescents are more likely to experience high rates of depression and anxiety during and after a pandemic. It is critical that future researchers explore effective mental health strategies that are tailored to the needs of children and adolescents. Explorations of effective channels regarding the development and delivery of evidenced-based, age-appropriate services are vital to lessen the effects and improve long-term capacities for mental health services for children and adolescents. Key Practitioner Message: The COVID-19 pandemic’s physical restrictions and social distancing measures have affected each and every domain of life. Although the number of children and adolescents affected by the disease is small, the disease and the containment measures such as social distancing, school closure, and isolation have negatively impacted the mental health and well-being of children and adolescents. The impact of COVID-19 on the mental health of children and adolescents is of great concern. Anxiety, depression, disturbances in sleep and appetite, as well as impairment in social interactions are the most common presentations. It has been indicated that compared to adults, this pandemic may continue to have increased long term adverse consequences on children’s and adolescents’ mental health. As the pandemic continues, it is important to monitor the impact on children’s and adolescents’ mental health status and how to help them to improve their mental health outcomes in the time of the current or future pandemics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations896
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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