A longitudinal assessment of depression and anxiety in the Republic of Ireland before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined changes in mental health before and after the outbreak of COVID-19. We examined changes in the prevalence of major depression and generalized anxiety disorder (GAD) between February 2019 and March-April 2020; if there were changes in major depression and GAD during six weeks of nationwide lockdown; and we identified factors that predicted major depression and GAD across the six-week lockdown period. Nationally representative samples of Irish adults were gathered using identical methods in February 2019 (N = 1020) and March-April 2020 (N = 1041). The latter was reassessed six weeks later. Significantly more people screened positive for depression in February 2019 (29.8% 95% CI = 27.0, 32.6) than in March-April 2020 (22.8% 95% CI = 20.2, 25.3), and there was no change in GAD. There were no significant changes in depression and GAD during the lockdown. Major depression was predicted by younger age, non-city dwelling, lower resilience, higher loneliness, and higher somatic problems. GAD was predicted by a broader set of variables including several COVID-19 specific variables. These findings indicate that the prevalence of major depression and GAD did not increase as a result of, or during the early phase of the COVID-19 pandemic in Ireland.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».