Fear of COVID-19 is associated with trust, subjective numeracy, and differentially with loneliness in older versus younger adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The emotional impacts of the COVID-19 pandemic and resulting public health emergency are only beginning to be understood. Methods We assessed the contributions of emotional and cognitive factors and age-related comorbidities to greater COVID-19 fear in a community dwelling sample of 142 younger (Mage = 19.63, SDage = 2.59) and 157 older (Mage = 72.01, SDage = 7.06) adults, between July 2020 and July 2021. We hypothesized that individuals with increased loneliness, depression, and/or decreased subjective numeracy (SN) and interpersonal trust would experience more COVID-19 fear. We also predicted that females and older adults would experience more COVID-19 fear given that age-related comorbidities are associated with increased illness severity. Results Results showed that the extent of loneliness in older adults was more strongly related to fear of COVID-19 than it was in younger adults (β = 0.197, p = 0.016), and poorer SN was associated with increased COVID-19 fear in both age groups (β = −0.138, p = 0.016). Further, higher interpersonal mistrust was associated with increased COVID-19 fear (β = 0.136, p = 0.039), as was identifying as female (β = 0.137, p = 0.013). Discussion Given that self-described poor numeracy was a marker for greater COVID-19 fear, investigators and policy makers might consider mitigation opportunities addressing data literacy requirements imposed by the media. Further, outreach to mitigate loneliness, particularly of the elderly, might effectively lessen the negative psychological impact of this ongoing public health crisis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».