MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138832033 · doi:10.1192/bjo.2021.24

Investigating the effect of COVID-19 dissemination on symptoms of anxiety and depression among university students

2021· article· en· W3138832033 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Vigo, Laura Jones, Richard J. Munthali, Julia Pei, Jean N. Westenberg, Lonna Munro, Carolina Judkowicz, Angel Y Wang, Brianna Van den Adel, Joshun Dulai, Michael Krausz, Randy P. Auerbach, Ronny Bruffaerts, Lakshmi N. Yatham, Anne Gadermann, Brian Rush, Hui Xie, Krishna Pendakur, Chris G. Richardson

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésAnxietyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthDepression (economics)Association (psychology)Coping (psychology)PandemicMedicineClinical psychologyCross-sectional studyPsychologyDemographyPsychiatryDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence about the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health of specific subpopulations, such as university students, is needed as communities prepare for future waves. AIMS: To study the association of proximity of COVID-19 with symptoms of anxiety and depression in university students. METHOD: This trend study analysed weekly cross-sectional surveys of probabilistic samples of students from the University of British Columbia for 13 weeks, through the first wave of COVID-19. The main variable assessed was propinquity of COVID-19, defined as 'knowing someone who tested positive for COVID-19', which was specified at different levels: knowing someone anywhere globally, in Canada, in Vancouver, in their course or at home. Proximity was included in multivariable linear regressions to assess its association with primary outcomes, including 30-day symptoms of anxiety and/or depression. RESULTS: Of 1388 respondents (adjusted response rate of 50%), 5.6% knew someone with COVID-19 in Vancouver, 0.8% in their course and 0.3% at home. Ten percent were overwhelmed and unable to access help. Knowing someone in Vancouver was associated with an 11-percentage-point increase in the probability of 30-day anxiety symptoms (s.e. 0.05, P ≤ 0.05), moderated by gender, with a significant interaction of the exposure and being female (coefficient -20, s.e. 0.09, P ≤ 0.05). No association was found with depressive symptoms. CONCLUSIONS: Propinquity of COVID-19 cases may increase the likelihood of anxiety symptoms in students, particularly among men. Most students reported coping well, but additional support is needed for an emotionally overwhelmed minority who report being unable to access help.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,398 · 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'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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBJPsych OpenMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207