Editorial Perspective: COVID‐19‐related publications on young people’s mental health – what have been the key trends so far and what should come next?
Notice bibliographique
Résumé
In this Editorial Perspective, we take a systematic look at the overall nature of the Covid-19 related research on mental health in children and young people, to gain insight into the major trends in this area of research and inform future lines of investigation, clinical practices, and policies. By means of state-of-the-art scientometric approaches, we identified 3,692 relevant research outputs, mainly clustering around the following themes: (a) mental health consequences of the Covid-19 pandemic in children and young people; (b) impact of the pandemic on pre-existing psychiatric disorders; (c) family outcomes (i.e., family violence and parental mental health); and (d) link between physical and mental conditions. Only 23% of the retrieved publications reported new data, the remaining ones being reviews, editorials, opinion papers, and other nonempirical reports. The majority of the empirical studies used a cross-sectional design. We suggest that future research efforts should prioritise: (a) longitudinal follow-up of existing cohorts; (b) quasi-experimental studies to gain insight into causal mechanisms underlying pandemic-related psychopathology in children and young people; (c) pragmatic randomised controlled trials (RCTs) to test evidence-based intervention strategies; and (d) evidence-based guidelines for clinicians and policymakers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,014 |
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 ».