Maternal Psychological Distress & Mental Health Service Use during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health problems are increasingly recognized as a significant and concerning secondary effect of the COVID-19 pandemic. Research on previous epidemics/pandemics suggest that families, particularly mothers, may be at increased risk, but this population has yet to be examined. The current study (1) described prevalence rates of maternal depressive and anxiety symptoms from an online convenience sample during the COVID-19 pandemic, (2) identified risk and protective factors for elevated symptoms, and (3) described current mental health service use and barriers. Methods: Participants (N = 641) were mothers of children age 0-8 years, including expectant mothers. Mothers completed an online survey assessing mental health, sociodemographic information, and COVID-19-related variables. Results: Clinically-relevant depression was indicated in 33.16%, 42.55%, and 43.37% of mothers of children age 0-18 months, 18 months to 4 years, and 5 to 8 years, respectively. Prevalence of anxiety was 36.27%, 32.62%, and 29.59% for mothers across age groups, respectively. Binary logistic regressions indicated significant associations between risk factors and depression/anxiety across child age groups. Limitations: Cross-sectional data was used to describe maternal mental health problems during COVID-19 limiting the ability to make inferences about the long-term impact of maternal depression and anxiety on family well-being. Conclusions: Maternal depression and anxiety appear to be elevated in the context of COVID-19 compared to previously reported population norms. Identified risk factors for depression and anxiety across different child age ranges can inform targeted early intervention strategies to prevent long-term impacts of the COVID-19 pandemic on family well-being and child development.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».