The relationship of COVID-19 related stress and media consumption with schizotypy, depression and anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies report a strong impact of the COVID-19 pandemic and related stressors on the mental wellbeing of general population. In this paper, we investigated whether COVID-19 related concerns and social adversity affected schizotypal traits, anxiety and depression using structural equational modelling. In mediation analyses, we furthermore explored whether these associations were mediated by healthy (sleep and physical exercise) or unhealthy behaviours (drug and alcohol consumption, excessive media use). We assessed schizotypy, depression and anxiety as well as, healthy and unhealthy behaviours and a wide range of sociodemographic scores using online surveys from residents of Germany and the United Kingdom over one year during the COVID-19 pandemic. Four independent samples were collected (April/ May 2020: N=781, September/ October 2020: N=498, January/ February 2021: N=544, May 2021: N= 486). The results revealed that COVID-19 related life concerns were significantly associated with schizotypy in the autumn 2020 and spring 2021 surveys, and with anxiety and depressive symptoms in all surveys; and social adversity significantly affected the expression of schizotypal traits in all but the spring 2020 survey, and depressive and anxiety symptoms in all samples. Importantly, we found that excessive media consumption (>4h per day) fully mediated the relationship of COVID-19 related life concerns and schizotypal traits in the winter 2021 survey. Furthermore, several of the surveys showed that excessive media consumption was associated with increased depressive and anxiety- related symptoms in people burdened by COVID-19 related life. The ongoing uncertainties of the pandemic and the restrictions on social life have a strong impact on mental well-being and especially the expression of schizotypal traits. The negative impact is further boosted by excessive media consumption, which is especially critical for people with high schizotypal traits.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».