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Enregistrement W4225261946 · doi:10.1186/s13033-022-00532-z

Mental health experiences with COVID-19 public health measures in an Alberta First Nations Community

2022· article· en· W4225261946 sur OpenAlexaffabout
Cerina Lee, Lisa Wozniak, Allison Soprovich, Vishal Sharma, Bonnie Healy, Salim Samanani, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensAlberta Health ServicesFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaConfederation CollegeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthHealth administrationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceEnvironmental healthMedicinePsychiatryNursingVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: First Nations (FN) people of Canada experience health, social, and systemic inequities due to colonization. Consequently, COVID-19 has placed further mental health stress on people related to personal finances, employment security and worry over infection, resulting in exacerbated effects of unresolved past medical and physical traumas. This study aims to understand the experiences related to mental health in an Alberta FN community during the early stages of the pandemic. METHODS: In partnership with FN leadership, the study implemented an online cross-sectional survey. Adults from a large FN community in Alberta, Canada, were asked to complete a survey, including two mental health-related screening questionnaires: (1) Generalized Anxiety Disorder-2 item; and (2) Patient Health Questionnaire-2 item. In addition, respondents could provide responses to open-ended questions about their experiences. RESULTS: Among 106 respondents, 95 (89.6%) finished the survey; 18% of adults screened positive for depressive symptoms (score of 3 or greater) and reported difficulty following public health advice for using hand sanitizer, maintaining social distancing, or self-isolating. 21% of adults screened positive for symptoms of anxiety (score of 3 or greater) and reported difficulty maintaining social distance, self-isolating, obtaining food and clothing, or meeting other basic living requirements. CONCLUSIONS: FN communities may be disproportionately affected by COVID-19, and may experience exacerbated symptoms of anxiety, depression and overall poor mental health and well-being. Additional supports and services, including for mental health, should be considered for FN in the context of COVID-19 public health measures. HIGHLIGHTS: The COVID-19 pandemic has brought upon increased stress and accompanying symptoms of anxiety and depression for a First Nations community in Alberta. Studies, such as this one, that characterize the influence of the COVID-19 pandemic on mental health among First Nations people, are urgently needed because of increasing demands on healthcare systems due to the pandemic and potential delays in the care of patients living with pre-existing mental health conditions. There is an opportunity to capitalize on First Nations people's experiences of post-traumatic growth proactively supporting/maintaining their well-being and possibly the development of community-based mental health interventions and supports.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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