Is Anxiety Sensitivity Associated with COVID-19 Related Distress and Adherence among Emerging Adults?
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether anxiety sensitivity (AS) is associated with increased distress and adherence to public health guidelines during the COVID-19 pandemic among undergraduates, and whether increased distress mediates the relationship between AS and increased adherence. An online cross-sectional survey was conducted with 1318 first- and second-year undergraduates (mean age of 19.2 years; 79.5% females) from five Canadian universities. Relevant subscales of the Substance Use Risk Profile Scale (SURPS) and the Big Five Inventory-10 (BFI-10) were used to assess AS and neuroticism. Three measures tapped distress: the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for depressive symptoms, the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) for anxiety symptoms, and the Brief COVID-19 Stress Scales (CSS-B) for COVID-19-specific distress. The COVID-19 Adherence scale (CAD) assessed adherence to COVID-19 containment measures. AS was significantly independently associated with higher general distress (both anxiety and depressive symptoms) and higher COVID-19-specific distress, after controlling age, sex, study site, and neuroticism. Moreover, AS indirectly predicted greater adherence to COVID-19 preventive measures through higher COVID-19-specific distress. Interventions targeting higher AS might be helpful for decreasing both general and COVID-19-specific distress, whereas interventions targeting lower AS might be helpful for increasing adherence to public health containment strategies, in undergraduates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».