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Enregistrement W3162564387 · doi:10.1371/journal.pone.0255050

The psychological impact of the COVID-19 crisis is higher among young Swiss men with a lower socioeconomic status: Evidence from a cohort study

2021· article· en· W3162564387 sur OpenAlexaff
Simon Marmet, Matthias Wicki, Gerhard Gmel, Céline Gachoud, Jean‐Bernard Daeppen, Nicolas Bertholet, Joseph Studer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSocioeconomic statusUnemploymentCohort studyCohortMedicineWorkloadDemographyPsychologyDepression (economics)PsychiatryGerontologyPopulationEnvironmental healthEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The present study aimed to investigate whether the psychological impact of the COVID-19 crisis varied with regards to young Swiss men's pre-crisis level of education and socioeconomic status and to changes in their work situation due to it. METHODS: A cohort of 2345 young Swiss men (from 21 out of 26 Swiss cantons; mean age = 29) completed survey-based assessments shortly before (April 2019 to February 2020) and early on during the COVID-19 crisis (May to June 2020). Outcomes measured were psychological outcomes before and during the COVID-19 crisis (depression, perceived stress and sleep quality), and the fear, isolation and psychological trauma induced by it. We investigated associations between these outcomes and their predictors: pre-crisis socioeconomic status (relative financial status, difficulty paying bills, level of education), changes in work situation during the crisis (job loss, partial unemployment, working from home, change in workload) and working in contact with potentially infected people, both inside and outside the healthcare sector. For outcomes measured before and during the crisis, the analyses were adjusted for their pre-crisis levels. RESULTS: About 21% of participants changed their employment status (job loss, partial unemployment or lost money if self-employed) and more than 40% worked predominantly from home during the COVID-19 crisis. Participants with a lower relative socioeconomic status already before the crisis experienced a higher psychological impact due to the COVID-19 crisis, compared to participants with an average socioeconomic status (major depression (b = 0.12 [0.03, 0.22]), perceived stress (b = 0.15 [0.05, 0.25]), psychological trauma (b = 0.15 [0.04, 0.26]), fear (b = 0.20 [0.10, 0.30]) and isolation (b = 0.19 [0.08, 0.29])). A higher impact was also felt by participants who lost their job due to the COVID-19 crisis, the partially unemployed, those with an increased workload or those who worked mainly from home (e.g. depression b = 0.25 [0.16, 0.34] for those working 90%+ at home, compared to those not working at home). CONCLUSIONS: Even in a country like Switzerland, with relatively high social security benefits and universal healthcare, the COVID-19 crisis had a considerable psychological impact, especially among those with a lower socioeconomic status and those who experienced deteriorations in their work situation due to the COVID-19 crisis. Supporting these populations during the crisis may help to prevent an amplification of inequalities in mental health and social status. Such support could help to lower the overall impact of the crisis on the mental well-being of 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)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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