Associations of household structure and presence of children in the household with mental distress during the early stages of the U.S. COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objectives of the current study were to (1) assess associations between household structure (i.e., living with spouse compared to living alone, with children, or with a spouse and children), presence of children, and mental distress in April 2020 and change in mental distress (between April and August 2020); and (2) determine whether these associations are moderated by income or sex. PARTICIPANTS: A total of 2,214 adults aged 25-55 from the April and August 2020 waves of the Understanding America study were included in the analytic sample. STUDY METHOD: Multivariable, survey-weighted linear regression models were used to examine associations between explanatory variables (i.e., household structure and number of children) and outcome variables (mental distress in April and change in mental distress), measured via the Patient Health Questionnaire (PHQ)-4. RESULTS: = .016) but not high income. Similarly, living with children only was associated with decreased mental distress in females (interaction β = -1.09, p = .025) but not males. CONCLUSION: This study supports prior literature that demonstrates the positive association of child rearing with psychological well-being and suggests that these benefits may be present even under stay-at-home orders in the early stages of the U.S. COVID-19 pandemic. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».