Abuse, Mental State, and Health Factors Pre and during the COVID-19 Pandemic: A Comparison among Clinically Referred Adolescents in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the COVID-19 pandemic, population surveys revealed increased levels of anxiety and depression, while findings from large-scale population data analyses have revealed mixed findings with respect to the mental health consequences for children and youth. The purpose of this study was to examine the impact of the COVID-19 pandemic on the well-being and health-compromising behaviors of adolescents (12–18 years) previously referred for mental health services. Data were collected (pre-pandemic n = 3712; pandemic n = 3197) from mental health agencies across Ontario, Canada using the interRAI Child and Youth Mental Health assessment. Our findings revealed no increased incidence of witnessing domestic violence nor experiencing physical, sexual, or emotional abuse. Further, there were no increases in the risk of self-harm and suicide, anxiety, or depression among our sample of clinically referred youth. Finally, results demonstrated no increase in problematic videogaming/internet use, disordered eating, or alcohol intoxication, and a decrease in cannabis use. Our findings add to the growing body of knowledge as to the impact of the COVID-19 pandemic on children and youth. Further, findings underscore the importance of understanding the nuanced impact of the pandemic on various subgroups of children, youth, and families and highlight the need for continued monitoring of outcomes for these children and youth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».