COVID-19 Peritraumatic Distress and Loneliness in Chinese Residents in North America: The Role of Contraction Worry
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the association of COVID-19 contraction worry for self and for family members with COVID-19 peritraumatic distress and loneliness in Chinese residents in North America. A sample of 943 Chinese residents (immigrants, citizens, visitors, and international students) in North America completed a cross-sectional online survey during the second wave of the COVID-19 pandemic (between January and February 2021). Univariate analysis of variance (ANOVA) models identified possible sociodemographic variables that were included in the subsequent hierarchical regression models. According to the hierarchical regression models, self-contraction worry was significantly associated with both COVID-19 peritraumatic distress (B = −4.340, p < 0.001) and loneliness (B = −0.771, p = 0.006) after controlling for related sociodemographic covariates; however, family-contraction worry was not significantly associated with the outcome variables. Additionally, poorer health status and experienced discrimination significantly predicted higher COVID-19 peritraumatic distress, whereas poorer health status and perceived discrimination significantly predicted increased loneliness. The results highlighted the detrimental impacts of self-contraction worry on peritraumatic distress and loneliness during the COVID-19 pandemic in Chinese residents in North America.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».