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Enregistrement W4213274372 · doi:10.7759/cureus.22526

Mental Health Consequences of the COVID-19 Pandemic Among Ontario’s Youth: A Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4213274372 sur OpenAlexaffabout
Muhammad Amin Hamid, Aljeena Rahat Qureshi, Suruchi Kapoor, Wardha Shabbir, Atchaya Arulchelvan, Manasvi Vanama, Farwa Abdi, Luxhman Gunaseelan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityUniversity of WaterlooUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMental healthAnxietyCross-sectional studyPandemicDepression (economics)PsychiatryPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family memberPopulationClinical psychologyDiseaseEnvironmental healthFamily medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had a significant impact on the mental health and wellbeing of Ontario's youth. Our study investigated the psychological impacts of COVID-19 on the pediatric population of Ontario, using a survey derived from the Revised Children's Anxiety and Depression Scale (RCADS) system to identify children who may benefit from seeking professional help. Our cross-sectional study examined the potential risk factors that contributed to worsening mental health and wellbeing in children, including changes in sleep patterns, appetite, and physical activity levels, as well as the diagnosis of a family member with COVID-19. Our study found that 24%, 9.4%, and 15.5% of participants exhibited symptoms of depression, anxiety, and obsessive-compulsive disorder (OCD), respectively, according to the RCADS system. Furthermore, there were significant associations between the presence of symptoms and the diagnosis of a family member with COVID-19 or a frontline worker in the family. This suggests a need to create interventions to support the families of frontline workers and those directly affected by a COVID-19 diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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