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Enregistrement W4310530759 · doi:10.1186/s12889-022-14633-4

Symptoms of depression and anxiety, and unmet healthcare needs in adults during the COVID-19 pandemic: a cross-sectional study from the Canadian Longitudinal Study on Aging

2022· article· en· W4310530759 sur OpenAlexafffundabout
Jayati Khattar, Lauren E. Griffith, Aaron Jones, Vanessa De Rubeis, Margaret de Groh, Ying Jiang, Nicole E. Basta, Susan Kirkland, Christina Wolfson, Parminder Raina, Laura N. Anderson, Andrew P. Costa, Cynthia Balion, Yukiko Asada, Benoît Cossette, Mélanie Levasseur, Scott M. Hofer, Theone Paterson, David B. Hogan, Jacqueline M. McMillan, Teresa Liu‐Ambrose, Verena Menec, Philip St. John, Gerald Mugford, Zhiwei Gao, Vanessa Taler, Patrick S. R. Davidson, Andrew Wister, Theodore D. Cosco

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University Health CentreDalhousie UniversityPublic Health Agency of CanadaMcMaster UniversityMcGill UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPandemicAnxietyMarital statusDepression (economics)BiostatisticsPublic healthMental healthLongitudinal studyHealth careEpidemiologyResidenceOddsHospital Anxiety and Depression ScaleLogistic regressionGerontologyPsychiatryEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyPopulationNursingDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic disrupted access to healthcare services in Canada. Research prior to the pandemic has found that depression and anxiety symptoms were associated with increased unmet healthcare needs. The primary objective of this study was to examine if mental health was associated with perceived access to healthcare during the pandemic METHODS: A cross-sectional study was conducted using data from 23,972 participants (aged 50-96) in the Canadian Longitudinal Study on Aging COVID-19 Exit Survey (Sept-Dec 2020). We used logistic regression to estimate how the presence of depression and anxiety symptoms, defined using scores of ≥10 on the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale and ≥10 on the Generalized Anxiety Disorder Scale, were associated with the odds of reporting: 1) challenges accessing healthcare, 2) not going to a hospital or seeing a doctor when needed, 3) experiencing barriers to COVID-19 testing. Models were adjusted for sex, age, region, urban/rural residence, racial background, immigrant status, income, marital status, work status, chronic conditions, and pre-pandemic unmet needs. RESULTS: The presence of depressive (aOR=1.96; 95% CI=1.82, 2.11) and anxiety symptoms (aOR=2.33; 95% CI=2.04, 2.66) compared to the absence of these symptoms were independently associated with higher odds of challenges accessing healthcare. A statistically significant interaction with sex suggested stronger associations in females with anxiety. Symptoms of depression (aOR=2.88; 95% CI=2.58, 3.21) and anxiety (aOR=3.05; 95% CI=2.58, 3.60) were also associated with increased odds of not going to a hospital or seeing a doctor when needed. Lastly, depressive (aOR=1.99; 95% CI=1.71, 2.31) and anxiety symptoms (aOR=2.01; 95% CI=1.58, 2.56) were associated with higher odds of reporting barriers to COVID-19 testing. There was no significantly significant interaction with sex for the latter two outcomes. CONCLUSION: The presence of depression and anxiety symptoms were strongly associated with perceived unmet healthcare needs during the COVID-19 pandemic. Interventions to improve healthcare access for adults with depression and anxiety during the pandemic may be necessary.

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)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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