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Enregistrement W3187867196

COVID-19 and the Impact on Children's Mental Health

2020· article· en· W3187867196 sur OpenAlexfundaboutno aff
Candice Waddell-Henowitch, Carolyn E. Schwartz, J. Barican, Dennis Choon Yung Ten, D. Gray-Grant

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyPandemicMedicinePsychiatryVirologyOutbreakDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 public health crisis has created significant challenges for children in British Columbia. These challenges have included most children facing restrictions in their contacts with family members and friends, as well as temporary school closures. Many children are also part of families that have experienced economic hardships. Beyond the social, educational and economic costs, there will also be mental health consequences. This rapid review therefore aimed to determine how the pandemic and its associated challenges may affect the mental health of BC’s children, including those who may be disproportionately harmed. The overarching goal was to inform and assist policymakers to support all children in BC during COVID-19 — and beyond.\nOur systematic review identified one relevant original study on the mental health consequences of previous pandemics and five systematic reviews on the mental health consequences of natural disasters for children. The findings showed dramatic increases in rates of anxiety, posttraumatic stress, depression and behavioural challenges compared to rates typically found in the general population of children. Other literature suggests that some groups may also be disproportionately affected, including children from socioeconomically disadvantaged families and those who have faced extreme or cumulative adversities. Racism may contribute to Asian-Canadian children facing added hardships. Indigenous children may also be particularly disadvantaged given the cumulative adversities associated with the legacies of colonialism. As well, children with neuro-diverse special needs such as autism spectrum disorder, fetal alcohol spectrum disorder, developmental delays or other disabilities may have greater mental health needs during the pandemic.\nOn balance, the available research evidence suggests that BC’s response to the COVID-19 pandemic must make children’s mental health a high priority — ensuring that children do not experience additional avoidable adversities due to either the pandemic or the public health responses. Central to these objectives will be: providing additional necessary prevention and treatment services; ensuring that public investments go towards effective interventions; preventing avoidable childhood adversities including reducing socioeconomic disparities; and tracking child outcomes so that all British Columbians can see the progress. Failing to address children’s mental health now will lead to greater costs in the future, if mental health problems are allowed to persist into adulthood. COVID-19 is an unprecedented public health crisis. Yet it also presents an unprecedented opportunity — to make BC a place where the social and emotional wellbeing of all children is highly valued and where children are the focus of sustained collective efforts to ensure their healthy development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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