Stressors and perceived consequences of the COVID-19 pandemic among older adults: a cross-sectional study using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The indirect consequences of the COVID-19 pandemic in older adults, such as stress, are unknown. We sought to describe the stressors and perceived consequences of the COVID-19 pandemic on older adults in Canada and to evaluate differences by socioeconomic factors. METHODS: We conducted a cross-sectional study using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging COVID-19 Exit Questionnaire (September-December 2020). A 12-item checklist was used to assess stressors (e.g., income loss, separation from family) experienced during the pandemic, and a single question was used to measure perceived consequences. We used a generalized linear model with a binomial distribution and log link to estimate prevalence ratios and 95% confidence intervals (CIs) for the association between socioeconomic factors, stressors and perceived consequences. RESULTS: Among the 23 972 older adults (aged 50-96 yr) included in this study, 17 977 (75.5%) reported at least 1 stressor during the pandemic, with 5796 (24.4%) experiencing 3 or more stressors. The consequences of the pandemic were perceived as negative by 23 020 (63.1%) participants. Females were more likely to report most stressors than males, such as separation from family (adjusted prevalence ratio 1.31, 95% CI 1.28-1.35). The perceived consequences of the pandemic varied by region; residents of Quebec were less likely to perceive the consequences of the pandemic as negative (adjusted prevalence ratio 0.87, 95% CI 0.84-0.91) than those of the Atlantic provinces. INTERPRETATION: These findings suggest that older adults across Canada experienced stressors and perceived the pandemic consequences as negative, though stressors and perceptions of consequences varied by socioeconomic factors and geography, highlighting inequalities. Future research will be needed to estimate the impact of stress during the pandemic on future health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».