Anxiety among Adolescents and Young Adults during COVID-19 Pandemic: A Multi-Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Adolescents-and-young-adults (AYA) are prone to anxiety. This study assessed AYA's level of anxiety during the COVID-19 pandemic; and determined if anxiety levels were associated with country-income and region, socio-demographic profile and medical history of individuals. (2) Methods: A survey collected data from participants in 25 countries. Dependent-variables included general-anxiety level, and independent-variables included medical problems, COVID-19 infection, age, sex, education, and country-income-level and region. A multilevel-multinomial-logistic regression analysis was conducted to determine the association between dependent, and independent-variables. (3) Results: Of the 6989 respondents, 2964 (42.4%) had normal-anxiety, and 2621 (37.5%), 900 (12.9%) and 504 (7.2%) had mild, moderate and severe-anxiety, respectively. Participants from the African region (AFR) had lower odds of mild, moderate and severe than normal-anxiety compared to those from the Eastern-Mediterranean-region (EMR). Also, participants from lower-middle-income-countries (LMICs) had higher odds of mild and moderate than normal-anxiety compared to those from low-income-countries (LICs). Females, older-adolescents, with medical-problems, suspected-but-not-tested-for-COVID-19, and those with friends/family-infected with COVID-19 had significantly greater odds of different anxiety-levels. (4) Conclusions: One-in-five AYA had moderate to severe-anxiety during the COVID-19-pandemic. There were differences in anxiety-levels among AYAs by region and income-level, emphasizing the need for targeted public health interventions based on nationally-identified priorities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».