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Enregistrement W4226456983 · doi:10.7870/cjcmh-2022-006

Planning for the Mental Health Surge: The Self-Reported Mental Health Impact of Covid-19 on Young People and Their Needs and Preferences for Future Services

2022· article· en· W4226456983 sur OpenAlexaffvenueabout
Ashley D Radomski, Paula Cloutier, William Gardner, Kathleen Pajer, Nicole Sheridan, Purnima Sundar, Mario Cappelli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionService (business)Sample (material)PsychologyYoung adultMental health service2019-20 coronavirus outbreakMedicinePsychiatryGerontologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated young people’s mental health (MH) and preferences for future MH services early in the Covid-19 pandemic to support user-centered service planning and delivery. We administered a webbased survey to young people living in Ontario. Logistic regressions identified predictors of worsening MH and service preferences among a sample of 1341 participants. 61.1% reported worse MH since the pandemic. Worsening MH was significantly associated with one MH and five sociodemographic factors. Participants’ MH and service preferences aligned well with clinical practice guidelines in that those with a greater self-reported MH need preferred more intensive MH services.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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