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Enregistrement W4293092856 · doi:10.2147/nss.s368147

Has the COVID-19 Pandemic Traumatized Us Collectively? The Impact of the COVID-19 Pandemic on Mental Health and Sleep Factors via Traumatization: A Multinational Survey

2022· article· en· W4293092856 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNightmareMental healthPandemicMedicinePsychiatryLogistic regressionClinical psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The COVID-19 pandemic affects mental health and sleep, resulting in frequent nightmares. Therefore, identifying factors associated with nightmare frequency is important, as it can indicate mental health issues. The study aimed to investigate increases in nightmare frequency comparing the pre-pandemic and pandemic period, and identify its risk factors. Further, the mediating role of post-traumatic stress disorder symptoms between the pandemic and nightmares is explored. Patients and Methods: For this cross-sectional survey data were obtained via self-rating online survey (ICOSS: details in Partinen et al, 2021), which was open to anyone older than 18 years. The final volunteer sample consisted of 15,292 participants, divided according to their nightmare frequency (high: ≥1-2 nights/week; low: <1-2 nights/week). A total of 9100 participants were excluded if answers on variables of interest were missing or receiving rewards for participation. Chi-square tests identified changes of nightmare frequency. Predictors of high nightmare frequency were assessed using logistic regression and presented as Odds Ratios. Post-hoc mediation models were used to investigate the role of post-traumatic stress symptoms (PTSS). Results: The mean age was 41.63 (SD=16.55) with 64.05% females. High nightmare frequency increased significantly from 13.24% to 22.35% during the pandemic. Factors associated with it included self-reported PTSS (OR=2.11), other mental disorders and various sleep disorders or problems. Financial burden due to the pandemic, confinement, having had COVID-19, and work situation during the pandemic were associated with nightmare frequency, those relations were partly mediated through PTSS. Conclusion: Our results display the pandemic influence on nightmare frequency, which in turn connects to multiple mental health and sleep factors. These relations were partly mediated through PTSS. The COVID-19 pandemic appears to have caused traumatization of a substantial proportion of society. Health care workers should consider nightmares in their screening routines, as it might indicate PTSS and/or other mental and sleep disorders.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,290 · 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