The effect of financial support on depression among young adults during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To mitigate the adverse effects of the COVID-19 pandemic on financial resources, governments provided financial support (e.g., emergency aid funds) as well as family via personal assistance. This study aims to assess the moderating effect of financial support from the government or from family on the association between income loss and depression among young adults. Methods Two online cross-sectional surveys among young adults (18-29) living in Canada and France were conducted in October-December 2020 (n = 4511) and July-December 2021 (n = 3329). Depressive symptoms were measured using PHQ-9 score+10. Two logistic regression models were performed for each survey with an interaction term between income loss and financial support (government or family modeled separately), controlling for demographics (e.g., country, age, gender, income, living conditions). Results In the total sample, half reported depressive symptoms (2020/2021: 53%/46%), and over a third lost income (2020/2021: 10%/12% all income, 38%/22% some income). In 2020, 41% received government financial support (2021: 18%) while family/friends support was constant (12%). In both surveys, among those who received government support, income loss was associated with depression, whether participants lost all income (2020: AOR 1.75 [1.29-2.44]; 2021: AOR 2.17 [1.36-3.44]), or some income (2020: AOR 1.31 [1.17-1.81]; 2021: AOR 1.46 [0.99-2.16]). However, among those who received family support, income loss was no longer significantly associated with depression, whether participants lost all income (2020: AOR 1.37 [0.78-2.40]; 2021: AOR 1.51 [0.88-2.56]), or some income (2020: AOR 1.31 [0.86-1.99]; 2021: AOR 1.10 [0.67-1.81]). Conclusions Association between income loss and depression was moderated by receipt of family financial support but not by receipt of government support. Financial support may help to mitigate the negative effects of income loss on young adults mental health during public health crisis. Key messages • Financial support may help to minimize risk of depressive symptoms among youth who lost income related to the COVID-19 pandemic. • Financial support through personal assistance (e.g., family, friends) appears to have a greater impact on youth mental health than COVID-specific government assistance funds.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».