The role of sex and gender in the changing levels of anxiety and depression during the COVID-19 pandemic: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have assessed the impact of the COVID-19 pandemic on anxiety and depression, but have not focused on the role of sex and gender. This study compared changes in the levels of anxiety and depression (pre- and post-COVID) experienced by individuals of various sexes and genders. METHODS: We used a cross-sectional online survey that assessed pre- and post-COVID symptoms of anxiety (Generalized Anxiety Disorder-2) and depression (Patient Health Questionnaire-9). General linear modeling (fixed model factorial analysis of variance) was used to evaluate changes in anxiety and depression between pre- and post-pandemic periods and explore differential effects of sex and gender on those changes. RESULTS: Our study included 1847 participants from 43 countries and demonstrated a percentage increase of 57.1% and 74.2% in anxiety and depression, respectively. For the Generalized Anxiety Disorder-2 scale (maximum score 6), there was a mean increase in anxiety by sex for male, female, and other of 1.0, 1.2, and 1.4, respectively; and by gender for man, woman, and others of 0.9, 1.3, and 1.6, respectively. For the Patient Health Questionnaire-9 (maximum score 27), there was a mean increase in depressive symptoms by sex for male, female, and other of 3.6, 4.7, and 5.5 respectively; and by gender for man, woman, and others of 3.3, 4.8, and 6.5, respectively. CONCLUSION: During COVID-19, there was an increase in anxiety and depressive symptoms for all sexes and genders, with the greatest increases reported by those identifying as non-male and non-men.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».