The association between COVID-19 diagnosis or having symptoms and anxiety among Canadians: A repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background The mental health effects of being diagnosed with COVID-19 are unknown. The present study examined whether individuals or those with someone close to them with a COVID-19 diagnosis differentially experienced anxiety during the pandemic.Methods Four web-based repeated cross-sectional surveys were conducted among Canadians aged 18 and older (n = 4015) regarding the impact of COVID-19 on mental health between May 8th and July 14th, 2020. Data on sociodemographic, COVID-19 symptoms/diagnoses for self or someone close, and anxiety were collected. Multiple logistic regression analyses were performed controlling for potential confounders.Results Anxiety among individuals affected by the pandemic remained stable over time. Individuals or those with someone close diagnosed with COVID-19 had greater odds of having anxiety (OR = 1.55; 95%CI 1.12, 2.14) compared to those who had not been diagnosed (self or close other) with COVID-19. Individuals or those with someone close to them who had symptoms of COVID-19 had greater odds of having anxiety (OR = 2.08; 95%CI 1.51, 2.87) compared to those who did not report symptoms (self or close other).Conclusions This evidence highlights the importance of targeted psychosocial interventions for those directly impacted by the COVID-19 virus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».