Examining Risk and Protective Factors for Psychological Health during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has impacted the lives of people globally, and the significant mental health consequences of this pandemic are beginning to be documented. In addition to sociodemographic and COVID-19 specific factors, psychological risk and protective mechanisms likely influence individual differences in mental health symptoms in the context of the COVID-19 pandemic. We examined associations between a broad set of risk and protective factors with symptoms of depression, anxiety, alcohol problems, and eating pathology, and investigated interactions between objective stress due to COVID-19 and risk/protective variables in predicting psychopathology. Methods: Participants were 877 adults (73.7% female) recruited via internet sources from around the globe, but primarily residing in North America (87.4%). Results: Structural equation modelling revealed that certain risk and protective factors (e.g., loneliness, latent protective factor, mindfulness) were broadly related to psychopathology, whereas others showed unique relations with specific forms of psychopathology (e.g., greater repetitive thinking and anxiety; low meaning and purpose and depression). COVID-19 objective stress interacted with risk factors, but not protective factors, to predict greater anxiety symptoms, but not other forms of psychopathology. Limitations: This is a cross-sectional study of non-randomly recruited participants who reported high levels of income and education. Rates of problematic alcohol use were low. Conclusions: Findings contribute to our understanding of psychological mechanisms underlying individual differences in psychopathology in the context of a global stressor. Strategies that reduce loneliness and increase mindfulness will likely impact the greatest number of mental health symptoms.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».