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Enregistrement W3161310600 · doi:10.4414/smw.2021.w30028

The psychological impact of the COVID-19 crisis on young Swiss men participating in a cohort study

2021· article· en· W3161310600 sur OpenAlexaff
Simon Marmet, Matthias Wicki, Gerhard Gmel, Céline Gachoud, Jean‐Bernard Daeppen, Nicolas Bertholet, Joseph Studer

Notice bibliographique

RevueSwiss Medical Weekly · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort studyPopulationDepression (economics)DemographyPandemicClinical psychologyPsychiatryIsolation (microbiology)Quality of life (healthcare)DiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The COVID-19 pandemic caused many disturbances to daily life worldwide and may also have significantly affected people's psychological well-being. The present study aimed to describe the psychological impact of the crisis on our sample of young Swiss men and to examine differences due to their linguistic region, experiencing COVID-19 symptoms and living arrangements. METHODS: Based on an ongoing cohort study, we assessed a general-population sample of young Swiss men (n = 2345; average 29 years old) shortly before (from April 2019) and early on during the COVID-19 crisis (between 13 May and 8 June 2020). This was a unique opportunity to estimate the crisis' psychological impact in the form of depression, perceived stress and sleep quality (assessed before and during COVID-19), and any crisis-induced fears, isolation or psychological trauma. Associations of psychological impact with living arrangements, experiencing COVID-19 symptoms and linguistic region (German-speaking vs French-speaking) were investigated using linear regression models. FINDINGS: By the time participants responded to our questionnaire, less than 1% had been tested positive for COVID-19, 2.6% had been tested negative and 14.7% had had some COVID-19 symptoms but had not been tested. About 8.2% of the sample reported at least some symptoms of psychological trauma (≥24 points on the Impact of Event Scale). On average, participants reported higher levels of fear for others (43.6% at least moderate) and economic fear (12.7% at least moderate) than fear for themselves (5.8% at least moderate). Those living alone and those who reported having COVID-19 symptoms themselves, or knowing someone with symptoms, reported higher overall psychological impact in the form of depression, perceived stress, sleep quality, psychological trauma, fear and isolation. Associations with linguistic region varied by outcome, with higher levels of depression and fear in French-speaking regions and higher levels of perceived stress and isolation in German-speaking regions. INTERPRETATION: The crisis had a considerable impact on the psychological well-being of our sample of young Swiss men, and some groups were more affected than others: those living alone and those who had shown COVID-19 symptoms themselves or had known someone with symptoms may have felt a greater psychological impact from the crisis. Supporting those at a higher risk of psychological consequences in such crises, whether through structural measures or via individual support, should be an important aspect of crisis management and could help reduce the overall impact of the current pandemic on Switzerland's population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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