Mental health impacts of the COVID-19 pandemic on children with underlying health and disability issues, and their families and health care providers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The COVID-19 pandemic has impacted mental health at a population level. Families of children with health vulnerabilities have been disproportionately affected by pandemic-related policies and service disruptions as they substantially rely on the health and social care system. We elicited the impact of the COVID-19 pandemic on children with health and disability-related vulnerabilities, their families, and their health care providers (HCPs). Methods: Children with diverse health vulnerabilities (cardiac transplantation, respiratory conditions, sickle cell disease, autism spectrum disorder, mental health issues, and nearing the end of life due to a range of underlying causes), as well as their parents and HCPs, participated in semi-structured interviews. Data were analyzed using qualitative content analysis in determining themes related to impact and recommendations for practice improvement. Results: A total of 262 participants (30 children, 76 parents, 156 HCPs) were interviewed. Children described loneliness and isolation; parents described feeling burnt out; and HCPs described strain and a sense of moral distress. Themes reflected mental health impacts on children, families, and HCPs, with insufficient resources to support mental health; organizational and policy influences that shaped service delivery; and recommendations to enhance service delivery. Conclusion: Children with health vulnerabilities, their families and HCPs incurred profound mental health impacts due to pandemic-imposed public health restrictions and care shifts. Recommendations include the development and application of targeted pandemic information and mental health supports. These findings amplify the need for capacity building, including proactive strategies and mitigative planning in the event of a future pandemic.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».