Psychological distress and digital health service use during COVID-19: A national Australian cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous research suggests that the COVID-19 pandemic caused significant disruption to the lives and mental health of Australians. In response, health services adapted rapidly to digital modes of treatment, prevention and care. Although a large amount of research emerged in the first year of the pandemic, the longer-term mental health impacts, contributing factors, and population-level utilization of digital health services are unknown. Methods A population-based online survey of 5,100 Australians adults was conducted in October 2021. Psychological distress was assessed with the Kessler 6-item Psychological Distress Scale. Additional survey questions included use and satisfaction with digital health services. Where available, data were compared with our previous survey conducted in 2018, permitting an examination of pre- and post-pandemic digital health service utilization. Results In 2021, almost a quarter (n = 1203, 23.6%) of respondents reported serious levels of psychological distress; participants with pre-existing health related conditions, of younger age, lower educational attainment, those who lost their job or were paid fewer hours, or living in states with lockdown policies in place were at highest risk of serious psychological distress. Almost half of all respondents (n = 2177, 42.7%) reported using digital health technologies in 2021, in contrast to just 10.0% in 2018. In 2021, respondents with serious psychological distress were significantly more likely to consult with a healthcare professional via telephone/videoconferencing (P < 0.001), access healthcare via a telephone advice line (P < 0.001), or via an email or webchat advice service (P < 0.001) than those with no serious psychological distress. Those with and without psychological distress were highly satisfied with the care they received via digital health technologies in 2021. Conclusion Rates of serious psychological distress during the second year of the pandemic remained high, providing further evidence for the serious impact of COVID-19 on the mental health of the general population. Those with psychological distress accessed digital mental health services and were satisfied with the care they received. The results highlight the continued need for mental health support and digital health services, particularly for people living with chronic conditions, younger adults and people most impacted by the COVID-19 pandemic, both in the short term and beyond.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».