Emotional response patterns, mental health, and structural vulnerability during the COVID-19 pandemic in Canada: a latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has contributed to increases in negative emotions such as fear, worry, and loneliness, as well as changes in positive emotions, including calmness and hopefulness. Alongside these complex emotional changes has been an inequitable worsening of population mental health, with many people experiencing suicidal ideation and using substances to cope. This study examines how patterns of co-occurring positive and negative emotions relate to structural vulnerability and mental health amid the pandemic. METHODS: Data are drawn from a cross-sectional monitoring survey (January 22-28, 2021) on the mental health of adults in Canada during the pandemic. Latent class analysis was used to group participants (N = 3009) by emotional response pattern types. Descriptive statistics, bivariate cross-tabulations, and multivariable logistic regression were used to characterize each class while quantifying associations with suicidal ideation and increased use of substances to cope. RESULTS: A four-class model was identified as the best fit in this latent class analysis. This included the most at-risk Class 1 (15.6%; high negative emotions, low positive emotions), the mixed-risk Class 2 (7.1%; high negative emotions, high positive emotions), the norm/reference Class 3 (50.5%; moderate negative emotions, low positive emotions), and the most protected Class 4 (26.8% low negative emotions, high positive emotions). The most at-risk class disproportionately included people who were younger, with lower incomes, and with pre-existing mental health conditions. They were most likely to report not coping well (48.5%), deteriorated mental health (84.2%), suicidal ideation (21.5%), and increased use of substances to cope (27.2%). Compared to the norm/reference class, being in the most at-risk class was associated with suicidal ideation (OR = 2.84; 95% CI = 2.12, 3.80) and increased use of substances to cope (OR = 4.64; 95% CI = 3.19, 6.75). CONCLUSIONS: This study identified that adults experiencing structural vulnerabilities were disproportionately represented in a latent class characterized by high negative emotions and low positive emotions amid the COVID-19 pandemic in Canada. Membership in this class was associated with higher risk for adverse mental health outcomes, including suicidal ideation and increased use of substances to cope. Tailored population-level responses are needed to promote positive coping and redress mental health inequities throughout the pandemic and beyond.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».