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Enregistrement W3200093788 · doi:10.1002/jclp.23250

Impact of the COVID‐19 pandemic on the psychological health of individuals with mental health conditions: A mixed methods study

2021· article· en· W3200093788 sur OpenAlexafffund
Alexia E. Miller, Adrienne Mehak, Vittoria Trolio, Sarah E. Racine

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMental healthLonelinessPandemicPsychologyThematic analysisAnxietyPsychiatryPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical psychologySocial isolationMedicineQualitative researchDiseaseInfectious disease (medical specialty)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study explored how the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has affected individuals with mental health conditions. METHODS: Participants were 477 adults (82% female) who reported a past-year mental health condition. They completed an online survey that included an open-ended question. Mixed methods analysis was conducted. RESULTS: While all mental health conditions were moderately impacted by the COVID-19 pandemic, self-reported impact on anxiety disorder and obsessive-compulsive disorder symptoms was greater than for all other mental health symptoms. Thematic analysis revealed five themes: (1) the contribution of the pandemic to worsening mental health; (2) life interruptions due to the pandemic; (3) increased loneliness/isolation; (4) upsides of the pandemic; and (5) normalization of the anxieties previously experienced by those with mental health conditions. CONCLUSION: Individuals with pre-existing mental health conditions reported a worsening of symptoms during the COVID-19 pandemic. Governments and organizations must focus on supporting and increasing access to treatment for this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,541
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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