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Enregistrement W3201268909 · doi:10.2196/28239

Pandemic Information Dissemination and Its Associations With the Symptoms of Mental Distress During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3201268909 sur OpenAlexvenueno aff
Ole Myklebust Amundsen, Asle Hoffart, Sverre Urnes Johnson, Omid V. Ebrahimi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPandemicMental healthCross-sectional studyDistressPopulationPsychopathologyDepression (economics)PsychologyMedicineClinical psychologyPublic healthEnvironmental healthPsychiatryDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2020-2021 COVID-19 pandemic has added to the mental health strain on individuals and groups across the world in a variety of ways. Viral mitigation protocols and viral spread affect people on all continents every day, but at widely different degrees. To understand more about the mental health consequences of the pandemic, it is important to investigate whether or how people gather pandemic-related information and how obtaining this information differentially affects individuals. OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether and to what extent higher levels of COVID-19-related media consumption across information sources are associated with the symptoms of anxiety, health anxiety, and depression, and whether and to what extent using social media and online interactive platforms versus traditional media platforms is associated with the symptoms of anxiety, health anxiety, and depression. Additionally, we aimed to investigate whether and to what extent avoidance of COVID-19-related information is associated with the aforementioned symptoms. METHODS: In a cross-sectional preregistered survey, 4936 participants responded between June 22 and July 13, 2020. Eligible participants were adults currently residing in Norway and were thus subjected to identical viral mitigation protocols. This sample was representative of the Norwegian population after utilizing an iterative raking algorithm to conduct poststratification. As 2 subgroups (transgender and intersex individuals) were too small to be analyzed, the final sample for descriptive statistics and regressions included 4921 participants. Multiple regressions were used to investigate associations between the symptoms of psychopathology and COVID-19-related information dissemination. Part correlations were calculated as measures of the effect size for each predictor variable. Due to the large anticipated sample size, the preregistered criterion for significance was set at P<.01. RESULTS: The symptoms of anxiety and health anxiety were significantly associated with obtaining information from newspapers (P<.001), social media (P<.001), and the broader categories of online interactive (P<.001) and traditional media (P<.001). The symptoms of depression were significantly associated with obtaining information from newspapers (P=.003), social media (P=.009), and the broader category of online interactive media (P<.001). Additionally, avoidance of COVID-19-related information showed a significant association in all 3 domains of psychopathological symptoms (anxiety and depression, P<.001; health anxiety, P=.007). CONCLUSIONS: This study found significant associations between the symptoms of psychopathology and the use of media for obtaining information related to the COVID-19 pandemic. Significant findings for obtaining information through newspapers, social media, and online interactive media were seen across all 3 measures of psychopathology. Avoidance of COVID-19-related information and associations with the symptoms of psychopathology emerged as core findings, with generally higher effect sizes compared with information attainment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04442360; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04442360.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,419 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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