The influence of sex, gender, age, and ethnicity on psychosocial factors and substance use throughout phases of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic has had profound physical and mental health effects on populations around the world. Limited empirical research has used a gender-based lens to evaluate the mental health impacts of the pandemic, overlooking the impact of public health measures on marginalized groups, such as women, and the gender diverse community. This study used a gender-based analysis to determine the prevalence of psychosocial symptoms and substance use by age, ethnicity, income, rurality, education level, Indigenous status, and sexual orientation. Participants in the study were recruited from previously established cohorts as a part of the COVID-19 Rapid Evidence Study of a Provincial Population-Based Cohort for Gender and Sex (RESPPONSE) study. Those who agreed to participate were asked to self-report symptoms of depression, anxiety, pandemic stress, loneliness, alcohol use, and cannabis use across five phases of the pandemic as well as retrospectively before the pandemic. For all psychosocial outcomes, there was a significant effect of time with all five phases of the pandemic being associated with more psychosocial symptoms relative to pre-COVID levels ( p < .0001). Gender was significantly associated with all outcomes ( p < .0001) with men exhibiting lower scores (i.e., less symptoms) than women and gender diverse participants, and women exhibiting lower scores than the gender diverse group. Other significant predictors were age (younger populations experiencing more symptoms, p < .0001), ethnicity (Chinese/Taiwanese individuals experiencing less symptoms, p = .005), and Indigenous status (Indigenous individuals experiencing more symptoms, p < .0001). Alcohol use and cannabis use increased relative to pre-pandemic levels, and women reported a greater increase in cannabis use than men ( p < .0001). Our findings highlight the need for policy makers and leaders to proactively consider gender when tailoring public health measures for future pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».