The impact of the COVID-19 pandemic on individuals with generalized anxiety disorder: assessing COVID-19 media source exposure and behaviour changes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic that has resulted in social distancing, lockdowns, and increase in media posts has taken a toll on the mental health of many people especially those living with Generalized Anxiety Disorder (GAD). The main objective of this study is to understand whether the source of information people use to receive information about COVID-19 and increase or decrease in personal weekly habits during the pandemic were associated with severity of GAD. METHODS: This study was a cross sectional design and was based on data from Canada. The Canadian Perspective Survey Series (CPSS) 4, 2020: Information Sourced Consulted During the Pandemic was used for the study. The outcome variable was severity of GAD. Multivariate logistic regression was carried out using STATA IC 13. RESULTS: Severity of GAD was significantly associated with being a female, the type of information source used to find out about COVID-19 and change in weekly habits (consuming alcohol, consuming cannabis spending time on the internet and eating junk foods or sweets). CONCLUSION: The results indicate that getting information from credible sources about the pandemic, staying connected with family and friends, seeking virtual mental health services, and learning positive coping strategies can help reduce the severity of GAD.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».