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Enregistrement W3213375371 · doi:10.3389/fpsyt.2021.759449

Mental Health in Children in the Context of COVID-19: Focus on Discharged Children

2021· article· en· W3213375371 sur OpenAlexaff
Anyi Zhang, Le Shi, Wei Yan, Xiao Han, Yanping Bao, Zhe Wang, Jiahui Deng, Arun Ravindran, Kai Yuan, Hong Mei, Jie Shi, Zhisheng Liu, Jiajia Liu, Lin Lü

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China-China Academy of General Technology Joint Fund for Basic ResearchNational Key Research and Development Program of ChinaPeking UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaBaidu
Mots-clésAnxietyDepression (economics)MedicineContext (archaeology)Mental healthOdds ratioPsychiatryLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: To date, the mental health consequences of children hospitalized with COVID-19 remain unclear. We aimed to assess mental health status in children in the context of COVID-19, with a focus on discharged children. Methods: We recruited discharged children who recovered from COVID-19 and healthy controls between July and September 2020 in Wuhan Children's Hospital. Post-traumatic stress disorder (PTSD), anxiety, depression, and sleep problems were assessed in these children using questionnaires. Univariable and multivariable logistic and linear regressions were conducted to identify risk factors. Results: Totally, there were 152 children (61 discharged children and 91 healthy controls) aged 7–18 years old in our study. An increasing trend in the prevalence of PTSD, anxiety, and depression was observed in the discharged children compared with healthy controls (PTSD: 8.20 vs. 2.20%, anxiety: 22.95 vs. 13.19%; depression: 47.54 vs. 32.97%). Discharged children tended to report more depressive symptoms (β = 0.39) and less sleep problems (β = −0.37). Discharged children who lived in nuclear families and had longer hospital stays were more likely to report depression [odds ratio (OR) = 3.68 and 1.14, respectively]. Anxiety symptoms and the severity of sleep problems of discharged children were positively associated with caregivers' depression and PTSD symptoms (OR = 21.88 and 31.09, respectively). Conclusion: In conclusion, PTSD, anxiety, and depression symptoms were common among recovered children 4 months after COVID-19 hospitalization. Children from nuclear family and those had longer hospital stays need special attention. In addition, parental mental health had a significant impact on their children's mental resilience and recovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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