Mental distress among young adults in Great Britain: long-term trends and early changes during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In Great Britain, few studies documented mental health trends in young adults in the years preceding 2020, the mental health dimensions affected, and how these compare with changes observed during the COVID-19 pandemic. METHODS: Long-term trends in mental health among 16-34 year old men and women between 1991 and 2018, and changes between 2018-19 and July-September 2020 were examined using all waves from the British Household Panel Study (1991-2008), the UK Household Longitudinal Study (2009-20), and the first five UKHLS COVID-19 waves administered in April, May, June, July, and September 2020. Findings are based on the GHQ-12 continuous score (0-36), clinically significant cases (4 + /12) and severe cases (7 + /12) for mental distress, and item endorsements. RESULTS: Between 1991 and 2018, the prevalence of cases (4 + /12) increased from 14-22% to 19-32% across groups. Increases were largest in women aged 16-24. In April 2020, the risk of caseness (4 + /12) increased across groups by 55% to 80% compared to the 2018-19 baseline. This increase, however, rapidly diminished over time: in July-September 2020, there was only a higher risk of caseness (4 + /12) in men aged 25-34 (prevalence ratio = 1.29, 95% CI 1.01-1.65) compared to the 2018-19 baseline. CONCLUSION: Whereas distress surged in April 2020, its return to pre-pandemic levels by September 2020 highlights the nuanced impact that the pandemic may have over time. Given the magnitude of the decline in mental health over the past decade, attention must be given to young adults once the pandemic ends.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».