Familial Mechanisms Linking COVID-19 Lockdown with Mental Health Problems in Singaporean Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and related confinement measures have profound impacts on the mental health of children and adolescents. This study investigated familial mechanisms underlying such impacts by studying the unique case of Singapore, which has undergone a period of local transmission without many restrictions (February–March 2020), followed by a nationwide lockdown (April–May 2020). In June 2020, we collected retrospective reports on everyday activities, social relationships, and mental health of 164 children and adolescents (Mage = 14.3, Range = 7-18, 49% female) across three timepoints: Pre-pandemic, Pre-lockdown, and Lockdown. Parental mental health, parenting values and practices were also collected. Multilevel modelling showed increased mental health problems in children from Pre-pandemic to Pre-lockdown, and from Pre-lockdown to Lockdown. Mediation analyses indicated that the increase in children’s mental health problems from Pre-pandemic to Pre-lockdown was partially explained by a decrease in time spent outdoors, an increase in their conflict with fathers, and an increase in their mothers’ mental health problems, with the last factor being the only significant mediator when all three factors were considered simultaneously. The increase in children’s mental health problems from Pre-lockdown to Lockdown was partially explained by a further increase in their mother’s mental health problems. These findings suggest that lockdown measures issued by authority may lead to further deterioration of children’s mental health beyond the pandemic itself. Multiple personal and familial factors may underlie these deteriorations, among which maternal mental health could be especially influential and should be targeted in family support service and intervention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».