MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280601496 · doi:10.1177/10398562221100090

Rapid review and commentary on the clinical implications of the population mental health consequences of the COVID-19 pandemic in Australia

2022· review· en· W4280601496 sur OpenAlexaff
Jeffrey CL Looi, Stephen Allison, Tarun Bastiampillai, Steve Kisely

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PopulationPsychologyPsychiatryMedicineEnvironmental healthVirologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide a rapid clinical review and commentary for psychiatrists on the population mental health consequences of the COVID-19 pandemic in Australia, including evidence-based findings and interventions. CONCLUSIONS: Whilst there was evidence of collective psychological resilience during the first 2 years of the COVID-19 pandemic, younger women, carers for those with COVID-19, and those with more household chores, childcare needs and higher economic strain, were at more risk. Interventions should therefore target people with these socio-demographic risk factors, as well as severe COVID-19 survivors, their relatives and frontline workers. However, the rapid spread of the Omicron SARS-CoV-2 variant has the potential for greater impacts on population mental health. Innovations in telehealth and online therapy should be incorporated into standard care. Ongoing research is needed to assess who remains most vulnerable to negative mental health impacts of the current pandemic, and especially the longer term outcomes of mental ill health. Further research should also investigate evidence-based approaches to resilience and well-being. Prospective risk/benefit analyses of infection control measures, economic effects and mental health consequences are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralasian PsychiatryMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207