Mental health effects prevalence in children and adolescents during the COVID‐19 pandemic: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic health crisis has changed household and school routines leaving children and adolescents without important anchors in life. This, in turn, can influence their mental health, changing their behavioral and psychological conditions. AIMS: To systematically review the literature to answer the question: "What is the worldwide prevalence of mental health effects in children and adolescents during the COVID-19 pandemic?". METHODS: Embase, Epistemonikos database, LILACS, PsycINFO, PubMed, Scopus, Web of Science, and World Health Organization Global literature on coronavirus disease were searched. Grey literature was searched on Google Scholar, Grey Literature Report, and Preprint server MedRxiv. Observational studies assessing the prevalence of mental health effects in children and adolescents during the COVID-19 pandemic were included. Four authors independently collected the information and assessed the risk of bias of the included studies. RESULTS: From a total of 11,925 identified studies, 2873 remained after the removal of the duplicated records. Nineteen studies remained after the final selection process. The proportion of emotional symptoms and behavior changes varied from 5.7% to 68.5%; anxiety 17.6% to 43.7%, depression 6.3% to 71.5%, and stress 7% to 25%. Other outcomes such as the prevalence of post-traumatic stress disorder (85.5%) and suicidal ideation (29.7% to 31.3%) were also evaluated. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Overall findings showed that the proportion of children and adolescents presenting mental health effects during the COVID-19 pandemic showed a wide variation in different countries. However, there was a trend toward mental health issues. Therefore, policymakers, healthcare planners, youth mental health services, teachers, parents, and researchers need to be prepared to deal with this demand.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».