A cross-sectional survey of activities to support mental wellness during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, public health restrictions such as social distancing, isolation and self-quarantine have been implemented for several months. Because of these restrictions, in-person contact with friends, family, and mental health supports had been limited, potentially impacting mental wellbeing. OBJECTIVES: In this study, we examined the impact of the pandemic on the mental health of adults and investigated the types of activities people engage in to manage and maintain their mental health. METHODS: An online survey was circulated in Canada and had a total of 221 participants from September 24 to December 8, 2020. RESULTS: The majority of participants were females (73.2%), between the ages of 18 and 34 (51.1%), and employed full-time (56.1%). Individuals who are unemployed and those with an annual income less than $25,000 had the highest scores in depression, anxiety and psychological distress. Around 19.4% of the sample scored above the cutpoint for depression, which is higher compared to a pre-pandemic population prevalence of 4.7%. Similarly, higher prevalence of anxiety and distress symptoms were observed: 16.3% of the sample had moderate anxiety symptoms compared to a pre-pandemic population prevalence of 11.6%; and 37.7% of the sample had moderate distress symptoms compared to a pre-pandemic population prevalence of 20%. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the COVID-19 pandemic has negatively impacted the mental health of many adults and that individuals engage in a wide range of activities that may maintain and promote mental wellness during the pandemic, such as exercising, reading, and listening to music.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».