[Association of COVID-19 dissemination with symptoms of anxiety and depression among university students].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence about the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health of specific subpopulations- such as university students-is needed as communities prepare for future waves. AIMS: To study the association of proximity of COVID-19 with symptoms of anxiety and depression in university students. METHODS: This trend study analyzed weekly cross-sectional surveys of probabilistic samples of students from the University of British Columbia for 13 weeks through the first wave of COVID-19. The main variable assessed was propinquity of COVID-19, defined as "knowing someone who tested positive for COVID-19", which was specified at different levels: knowing someone anywhere globally, in Canada, in Vancouver, in their course, or at home. Proximity was included in multivariable linear regressions to assess its association with primary outcomes, including 30-day symptoms of anxiety and/or depression. RESULTS: Of 1,388 respondents (adjusted response rate=50%), 5.6% knew someone with COVID-19 in Vancouver, 0.8% in their course, and 0.3% at home. Ten percent were overwhelmed and unable to access help. Knowing someone in Vancouver was associated with an 11 percentage-point increase in the probability of 30-day anxiety symptoms (SE=0,05; p≤0,05), moderated by gender, with a significant interaction of the exposure and being female (coefficient= 20(SE=0,09), p≤0,05). No association was found with depressive symptoms. CONCLUSION: Propinquity of COVID-19 cases may increase the likelihood of anxiety symptoms in students, particularly amongst men. Most students report coping well, but additional supports are needed for an emotionally overwhelmed minority who report being unable to access help.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».