Impact of COVID-19 on lifestyle habits and mental health symptoms in children with attention-deficit/hyperactivity disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The COVID-19 pandemic created an environment of restricted access to health and recreation services. Lifestyle habits including sleep, eating, exercise, and screen use were modified, potentially exacerbating adverse mental health outcomes. This study investigates the impact of COVID-19 on lifestyle habits and mental health symptoms in paediatric attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in Canada. Methods An online survey was distributed across Canada to caregivers of children with ADHD (children aged 5 to 18 years) assessing depression (PHQ-9), anxiety (GAD-7), ADHD (SNAP-IV), and lifestyle behaviours. Data were analyzed by gender (male/female) and age category (5 to 8, 9 to 12, and 13 to 18 years). Spearman’s correlations between lifestyle habits and mental health outcomes were conducted. Results A total of 587 surveys were completed. Mean child age was 10.14 years (SD 3.06), including 166 females (28.3%). The PHQ-9 and GAD-7 indicated that 17.4% and 14.1% of children met criteria for moderately severe to severe depression and anxiety symptoms respectively. Children met SNAP-IV cut-off scores for inattention (73.7%), hyperactivity/impulsivity (66.8%), and oppositional defiant disorder (38.6%) behaviours. Caregivers reported changes in sleep (77.5%), eating (58.9%), exercise (83.7%), and screen use (92.9%) in their ADHD child, greatly impacting youth. Sleeping fewer hours/night, eating more processed foods, and watching TV/playing videogames >3.5 hours/day correlated with greater depression, anxiety and ADHD symptoms, and exercising <1 hour/day further correlated with depression symptoms (P<0.01). Conclusions The COVID-19 pandemic has resulted in less healthy lifestyle habits and increased mental health symptoms in Canadian children with ADHD. Longitudinal studies to better understand the relationship between these factors are recommended.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».