“Post-lockdown Depression”: Adaptation Difficulties, Depressive Symptoms, and the Role of Positive Solitude When Returning to Routine After the Lifting of Nation-Wide COVID-19 Social Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of the current study was to identify difficulties in adapting to normal life once COVID-19 lockdown has been lifted. Israel was used as a case study, as COVID-19 social restrictions, including a nation-wide lockdown, were lifted almost completely by mid-April 2021, following a large-scale vaccination operation. Methods: age = 61.6 ± 12.8, range 40-85 years old) reported on return-to-routine adaptation difficulties (on a novel index), depression, positive solitude, and several demographic factors. Results: Of the participants, 40.4% met the criteria of (at least) mild depressive symptoms. Higher levels of adaptation difficulties were related to higher ratios of clinical depressive symptoms. This link was moderated by positive solitude. Namely, the association between return-to-routine adaptation difficulties and depression was mainly indicated for individuals with low positive solitude. Conclusions: The current findings are of special interest to public welfare, as adaptation difficulties were associated with higher chance for clinical depressive symptoms, while positive solitude was found to be as an efficient moderator during this period. The large proportion of depressive symptoms that persist despite lifting of social restrictions should be taken into consideration by policy makers when designing return-to-routine plans.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».