Loneliness and Well-Being in Children and Adolescents during the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Concerns have been raised about the loneliness and well-being of children and adolescents during the COVID-19 pandemic. The extent to which the ongoing pandemic has impacted loneliness and the association between loneliness and well-being is unclear. Therefore, a systematic review of empirical studies on the COVID-19 pandemic was conducted to examine the (1) prevalence of loneliness in children and adolescents, (2) associations between loneliness and indicators of well-being, and (3) moderators of these associations. Five databases (MEDLINE, Embase, PsycInfo, Web of Science, ERIC) were searched from 1 January 2020 to 28 June 2022 and 41 studies met our inclusion criteria (cross-sectional: n = 30; longitudinal: n = 11; registered on PROSPERO: CRD42022337252). Cross-sectional prevalence rates of pandemic loneliness varied, with some finding that over half of children and adolescents experienced at least moderate levels of loneliness. Longitudinal results reflected significant mean increases in loneliness compared to pre-pandemic levels. Cross-sectional results indicated that higher levels of loneliness were significantly associated with poorer well-being, including higher depression symptoms, anxiety symptoms, gaming addiction, and sleep problems. Longitudinal associations between loneliness and well-being were more complex than cross-sectional associations, varying by assessment timing and factors in the statistical analyses. There was limited diversity in study designs and samples, preventing a thorough examination of moderating characteristics. Findings highlight a broader challenge with child and adolescent well-being that predates the pandemic and the need for future research to examine underrepresented populations across multiple timepoints.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».