Bereavement From COVID-19, Gender, and Reports of Depression Among Older Adults in Europe
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has left older adults around the world bereaved by the sudden death of relatives and friends. We examine if COVID-19 bereavement corresponds with older adults' reporting depression in 27 countries and test for variations by gender and country context. METHOD: We analyze the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe COVID-19 data collected between June and August 2020 from 51,383 older adults (age 50-104) living in 27 countries, of whom 1,363 reported the death of a relative or friend from COVID-19. We estimate pooled multilevel logit regression models to examine if COVID-19 bereavement is associated with self-reported depression and worsening depression, and we test whether national COVID-19 mortality rates moderate these associations. RESULTS: COVID-19 bereavement is associated with significantly higher probabilities of both reporting depression and reporting worsened depression among older adults. Net of one's own personal loss, living in a country with the highest COVID-19 mortality rate is associated with women's reports of worsened depression but not men's. However, the country's COVID-19 mortality rate does not moderate associations between COVID-19 bereavement and depression. DISCUSSION: COVID-19 deaths have lingering mental health implications for surviving older adults. Even as the collective toll of the crisis is apparent, bereaved older adults are in particular need of mental health support.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».