Prevalence of mental health symptoms in children and adolescents during the COVID‐19 pandemic: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and its accompanying infection control measures introduced sudden and significant disruptions to the lives of children and adolescents around the world. Given the potential for negative impacts on the mental health of youths as a result of these changes, we conducted a systematic review and meta-analysis to examine the prevalence of depressive symptoms, anxiety symptoms, and sleep disturbances in children and adolescents during the pandemic. We searched major literature databases for relevant cross-sectional or longitudinal studies that included primary and secondary school students or children and adolescents ≤18 years of age. Prevalence values were extracted, logit-transformed, and pooled. Based on 191 included studies with 1,389,447 children and adolescents, we found the pooled prevalence of depressive symptoms, anxiety symptoms, and sleep disturbances to be 31%, 31%, and 42%, respectively. Age, grade levels, education levels, gender, geographical regions, and electronics use were correlated with the prevalence of mental health symptoms. The prevalence of mental health symptoms also increased with time, although signs of recovery and stabilization were also observed. Overall, the results from this review demonstrate the need for increased mental health research, monitoring, and intervention for children and adolescents during the current and future pandemics.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».