Cross-National Analysis of Bereavement From COVID-19 and Depressive Symptoms Among Older Adults in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has left older adults around the globe grieving the sudden death of relatives and friends. We examine if COVID-19 bereavement corresponds with older adults’ depressive symptoms in 27 countries, and test for variation by gender and country context. We analyzed the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) COVID-19 data collected from N=51,383 older adults (age 50–104) living in 27 countries between June-August 2020, of whom 1,363 reported the death of a relative or friend from COVID-19. We estimated pooled-multilevel logistic regression models to examine if COVID-19 bereavement was associated with depressive symptoms and worsening depressive symptoms for older men and women, and we tested whether the national COVID-19 mortality rate in their country had an additive, or multiplicative, influence. COVID-19 bereavement from the death of a relative or friend is associated with significantly higher odds of reporting depressive symptoms, and reporting that these symptoms have recently worsened since the outbreak of COVID-19. Net of personal loss, living in a country with the highest COVID-19 mortality rate corresponds further with women’s depressive symptoms; however, living in the midst of more COVID-19 deaths does not alter the implications of personal loss for depressive symptoms. COVID-19 deaths have lingering mental health implications for surviving older adults. Even as the collective toll of the crisis is apparent, bereaved older adults are in particular need of mental health support.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».