Well-being of Canadian Armed Forces members during the COVID-19 pandemic: the influence of positive health behaviours
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has been linked to increased depression, anxiety and other adverse mental health outcomes. Understanding the behaviours that positively influence health is important for the development of strategies to maintain andimprove well-being during the pandemic. METHODS: This study focussed on Canadian Armed Forces Regular Force members (N = 13 668) who participated in the COVID-19 Defence Team Survey, administered between April and May 2020. The use of positive health behaviours and the extent to which such behaviours were associated with anxiety, depression and self-reported change in health and stress levels compared to before the pandemic were examined. RESULTS: Depression and anxiety were experienced by 14% and 15% of the sample, respectively, while 36% reported that their mental health had gotten worse since the pandemic started, and close to half reported worse physical health and stress levels. The most common behaviours respondents reported engaging in to maintain or improve their health were exercising outdoors, healthy eating and connecting with loved ones. Although most behaviours were associated with better health outcomes, meditation and connecting with loved ones showed associations with worse health. CONCLUSION: Engaging in behaviours such as exercise and healthy eating was generally associated with better health outcomes. Unexpected relationships of meditation and connecting with loved ones are discussed in terms of their use in stressful times among those with mental health issues, past research on coping strategies and impacts of the pandemic and physical distancing on social connections. The findings may have implications for strategies to promote healthy behaviours during the remainder of the pandemic and similar crises in the future.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».