The Effects of the COVID-19 Pandemic on Mental Health Among Older Adults From Different Communities in Chengmai County, China: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the strict measures employed to control the spread of SARS-CoV-2, the extent of COVID-19 goes beyond morbidity and mortality and affects individuals' mental health in the long term. OBJECTIVE: This cross-sectional study aimed to investigate the effects of the COVID-19 pandemic on mental health and its contributing factors among older people in Chengmai County, China. METHODS: A web-based survey was administered through WeChat between March and April 2020. Older people (ie, >50 years) from local and foreign community groups completed the survey, which included items on sociodemographic and clinical characteristics, the 7-item Generalized Anxiety Disorder scale (GAD-7), and the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Independent t tests and a multiple linear regression analysis were used to investigate differences between anxiety and depression and the factors associated with these symptoms across the 2 groups. RESULTS: Overall, 469 responses were received; 119 responses (25.4%) were from male participants and 202 (43.1%) were from those older than 65 years. Of the 469 responses, 245 (52.2%) were from the local community group and 224 (47.8%) from the foreign group. The mean GAD-7 (P=.003) scores were significantly higher in the local group. Anxiety was significantly more present in the local group (61/245, 24.9% compared to 35/224, 15.6% in the foreign group; P=.01). A total of 6 respondents presented severe anxiety and 2 presented severe depression. CONCLUSIONS: This study demonstrated that both community groups of older adults from the Chinese "Hometown of Longevity" presented anxiety or depressive disorders during the first months of the pandemic. Local community groups presented significantly more mental health disorders, which were associated with a history of previous psychological disorders.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».