What are the mental health changes associated with the COVID-19 pandemic in people with medical conditions? An international survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has negatively impacted mental health worldwide but there is paucity of knowledge regarding the level of change in mental health in people with a medical condition (physical/psychiatric). The objectives of this study were (1) to compare the change in mental health in people with and without medical conditions, (2) to assess the change in various types of medical conditions, (3) to evaluate the association between change in mental health and number of comorbidities, and (4) to investigate the influence of receiving treatment and activity limitation imposed by the medical condition(s). DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Online international survey. PARTICIPANT: English-speaking adults (age ≥18) were included in the study, with no exclusions based on sex/gender or location. 1276 participants (mean age 30.4, 77.7% female) were included. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Pre and during COVID-19 pandemic symptoms of anxiety (Generalized Anxiety Disorder-2) and depression (Patient Health Questionnaire-9) were assessed. The Self-Administered Comorbidity Questionnaire was used to collect data regarding medical conditions.Repeated-measures analysis of covariance (objectives 1, 2 and 4) and Pearson's correlation coefficient (objective 3). RESULTS: 50.1% of participants had a medical condition. During the COVID-19 pandemic, compared with people with no medical condition, people with both psychiatric and physical conditions experienced significantly higher symptoms of anxiety (12%, p=0.009) and depression (9.4%, p<0.001). Although not statistically significant, the increase in anxiety and depression occurred across seven major categories of conditions. An association was found between having a higher number of medical conditions with higher anxiety and depression symptoms (r=0.16 anxiety, r=0.14 depression, p<0.001). Receiving treatment and being functionally limited by the disease did not have a significant impact on the amount of change (p>0.05). CONCLUSIONS: During the COVID-19 pandemic, people who had a combination of psychiatric and physical conditions experienced greater symptoms of anxiety and depression. Patients with chronic diseases may need extra support to address their mental health as a result of the pandemic.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».