Findings from An Online Survey on the Mental Health Effects of COVID-19 on Canadians with Disabilities and Chronic Health Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Although the COVID-19 pandemic has led to worsening mental health outcomes throughout the Canadian population, its effects have been more acute among already marginalized groups, including people with disabilities and chronic health conditions. This paper examines how heightened fears of contracting the virus, financial impacts, and social isolation contribute to declining mental health among this already vulnerable group. This paper investigates how increases in anxiety, stress, and despair are associated with concerns about getting infected, COVID-19-induced financial hardship, and increased social isolation as a result of adhering to protective measures among people with disabilities and chronic health conditions. This study uses original national quota-based online survey data (n=1, 027) collected in June 2020 from people with disabilities and chronic health conditions. Three logistic regression models investigate the relationship between COVID-19's effects on finances, concerns about contracting the virus, changes in loneliness and belonging, and measures taken to combat the spread of COVID-19 and reports of increased anxiety, stress, and despair, net of covariates. Models show that increased anxiety, stress, and despair were associated with negative financial effects of COVID-19, greater concerns about contracting COVID-19, increased loneliness, and decreased feelings of belonging. Net of other covariates, increased measures taken to combat COVID-19 was not significantly associated with mental health outcomes. Findings address how the global health crisis is contributing to declining mental health status through heightened concerns over contracting the virus, increases in economic insecurity, and growing social isolation, speaking to how health pandemics exacerbate health inequalities.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».