Disentangling the diversity of profiles of adaptation in youth during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 outbreak has major psychosocial consequences on the global population and specialists report that youth may be significantly impacted. Adolescents and young adults, for whom social life is an important protective factor, had to face a new isolation caused by social distancing and home schooling. This study aims to explore youth's profiles of adaptation to COVID-19 pandemic in the province of Quebec, Canada, and the risk factors and strengths associated with each profile. METHODS: A sample of 4936 youth living in Quebec were recruited on social media and filled out an online survey during the lockdown of the first wave of COVID-19. They completed measures of psychological distress, positive adaptation (well-being, resilience), risk factors (alexithymia and emotional dysregulation), COVID-related worries and fear of contamination and COVID-related post-traumatic stress disorder (PTSD). RESULTS: The results of the latent class analysis showed four patterns of adjustment. The Resilient group (36.6% of the sample) showed the highest probability of a positive adaptation. The High distress class (29.5%) reported clinical distress, low to moderate symptoms of PTSD and fear of contamination and no significant well-being. The Moderate symptoms class (17.55%) showed moderate levels of distress and COVID-related symptoms, with half of the group still showing significant well-being. The Traumatized class (16.35%) reported the worst adaptation. Correlates significantly differentiated profiles. LIMITATIONS: The study relied on a convenience sample and a cross-sectional design. CONCLUSION: Disentangling the diversity of adaptation profiles may orient more adapted resources for youth in need during this unprecedented crisis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».