An Impact Analysis of the Early Months of the COVID-19 Pandemic on Mental Health in a Prospective Cohort of Canadian Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The impact of the COVID-19 pandemic on adolescent mental health is a global concern; however, most research is cross-sectional or started after the pandemic response began and thus unable to evaluate within-individual change. The purpose of this prospective study was to evaluate the effect of the initial COVID-19 response on adolescent mental health and ill-health as a natural experiment. METHODS: We used 3-year linked data from the COMPASS study, including 7,653 Canadian (Quebec, Ontario) adolescents from which 2,099 completed surveys in all three waves (pre-COVID-19 [2018 and 2019] and online [May-July 2020], 2-3 months into the pandemic). A structural equation modeling approach to fixed effects and a difference-in-differences design were used to estimate pre-COVID-19-to-early lockdown change in mental health (psychosocial well-being [flourishing-reverse scored]) and ill-health (depression and anxiety symptoms), compared with 2018-to-2019 change. Models were adjusted for self-selection, age of entry into the cohort, and sociodemographics. RESULTS: Depression, anxiety, and reverse-flourishing scores increased across all waves; however, the mental health changes from the pre-COVID-19 wave (2019) to 2020 were not greater relative to the changes seen across the 2018-to-2019 waves. CONCLUSIONS: Our results do not support a detrimental effect of the initial stages of the COVID-19 lockdown measures on adolescent mental health. The deterioration in mental health in the early COVID-19 response was less than the decline found over a prepandemic period. Further prospective research is needed to explore the impact of the prolonged pandemic and related measures on adolescents and inequitable effects in population subgroups.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».