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Enregistrement W4303699387 · doi:10.3390/ijerph191912874

Adverse Childhood Experiences and COVID-19 Stress on Changes in Mental Health among Young Adults

2022· article· en· W4303699387 sur OpenAlexafffund
Meshari A. Alradhi, Jessy Moore, Karen A. Patte, Deborah D. O’Leary, Terrance J. Wade

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBrock University
Mots-clésMental healthYoung adultPandemicStressorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social isolationAdverse Childhood ExperiencesPsychologyLongitudinal studyIntervention (counseling)MedicinePsychiatryGerontologyDevelopmental psychologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has been linked to poor mental health outcomes and may be particularly damaging for young adults who may be more affected by governmental pandemic responses such as mandatory school and work closures, online schooling, and social isolation. Exposure to Adverse Childhood Experiences (ACEs) has also been shown to have a significant impact on mental health among young adults. This prospective study examined whether young adults with higher ACE profiles were more vulnerable to COVID-19 stressors. Using pre-COVID-19 data from the Niagara Longitudinal Heart Study and a follow-up online survey during COVID-19, we examined 171 young adults and found that high COVID-19-related stress, especially emotional and relationship stress, led to a greater reduction in mental health among young adults with higher levels of ACEs. Findings indicate that young adults with high ACE profiles may benefit from resources and intervention programs directed at mental health in times of crisis, such as the COVID-19 pandemic.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,341 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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