COVID-19 WIDOWHOOD OR PANDEMIC WIDOWHOOD: EXAMINING THE DIFFERENTIAL IMPLICATIONS FOR MENTAL HEALTH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Millions of COVID-19 widows worldwide face elevated mental health risks that foreshadow worsening physical health and elevated mortality. It remains unknown whether the excess mental health problems for COVID-19 widows are a result of the “bad death” experiences from COVID-19 (e.g., unexpected death and high levels of medical intervention) or pandemic-induced social changes (e.g., social isolation and limited funerals). This study examines whether older adults whose spouses died of COVID-19 disease have worse mental health (self-reported depression, loneliness, and trouble sleeping) than those whose spouses died from causes other than COVID-19 before and during the pandemic. We used Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe data collected before (Wave 8, fielded October 2019 to March 2020) and during the pandemic (COVID-19 Supplement-2, fielded June to August 2021) to compare three groups whose spouses died (a) before the pandemic, (b) from COVID-19 during the pandemic, and (c) from non-COVID-19 causes during the pandemic. We find those spouses died from COVID-19 have higher risks of self-reported depression, loneliness, and trouble sleeping than those losing a spouse before the pandemic. However, losing a spouse due to non-COVID-19 causes during the pandemic is not significantly associated with worse mental health compared to pre-pandemic scenarios. During the pandemic, older adults whose spouses died from COVID-19 report higher risks of loneliness than those spouses died from non-COVID-19 causes. This study suggests losing a spouse due to COVID-19 presents unique mental health risks for older adults, clarifying prior theories about mental health impacts of pandemic bereavement.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».