Substance use, depression, and loneliness among American veterans during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Behavioral health issues, such as substance use, depression, and social isolation, are of grave concern during COVID-19, especially for vulnerable populations. One such population is US veterans, who have high rates of pre-existing behavioral health conditions and may thus be at-risk for poorer outcomes. The current study aimed to investigate substance use among US veterans during COVID-19 as a function of pre-existing depression, loneliness, and social support. METHODS: We investigated the relationship between pre-pandemic depression and substance use during COVID-19 using linear (alcohol) and logistic (cannabis) regression among a large sample of US veterans (N = 1230). We then tested if loneliness and social support moderated these effects. RESULTS: Though there was a decrease in alcohol and cannabis use among the overall sample, veterans who screened for depression prior to the pandemic exhibited higher levels of substance use after the pandemic's onset. Loneliness compounded the effects of depression on rates of alcohol use. Social support was not protective for the effects of depression on either alcohol or cannabis use. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Veterans with pre-existing depression may be in need of attention for substance use behaviors. Interventions aimed at alleviating loneliness among veterans may be useful in mitigating alcohol use, but not cannabis use, amid COVID-19. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Our findings are among the first to report tangible behavioral health outcomes experienced by US veterans as a result of COVID-19. Results can help inform treatment efforts for veterans who are struggling with substance use during and post-pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».