Gender Differences in Mental Health Symptoms Among Canadian Older Adults During the COVID-19 Pandemic: a Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Older women’s mental health may be disproportionally affected by the COVID-19 pandemic due to differences in gender roles and living circumstances associating with aging. Methods We administered an online cross-sectional nationwide survey between May 1st and June 30th, 2020 to a convenience sample of older adults aged ≥55 years. Our outcomes were symptoms of depression, anxiety, and loneliness measured by three standardized scales: the eight-item Center for Epidemiological Studies Depression Scale, the five-item Beck Anxiety Inventory, and the Three-Item Loneliness Scale. Multivariable logistic regression was used to compare the odds of depression, anxiety and loneliness between men and women, adjusting for relevant confounders. Results There were 1,541 respondents (67.8% women, mean age 69.3 ± 7.8). 23.3% reported symptoms of depression (29.4% women, 17.0% men), 23.2% reported symptoms of anxiety (26.0% women, 19.0% men), and 28.0% were lonely (31.5% women, 20.9% men). After adjustment for confounders, the odds of reporting depressive symptoms were 2.07 times higher in women compared to men (OR 2.07 [95%CI 1.50–2.87] p < .0001). The odds of reporting anxiety and loneliness were also higher. Conclusions Older women had twice the odds of reporting depressive symptoms compared to men, an important mental health need that should be considered as the COVID-19 pandemic unfolds.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».