Impacts of Confinement on Mental Health and Health Behaviours of Individuals with Multimorbidity during Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Confinement and its possible impact on lifestyle make people with multimorbidity more vulnerable to modifications of their mental health and health behaviours that could persist beyond confinement.Objective: To understand the mental health status and health behaviour modifications among individuals with multimorbidity during and post COVID-19 confinement.Methods: Longitudinal multinational cohort study consisting of two online questionnaires with its first wave taken place during the first COVID-19 confinement (May 2020) and its second wave post-deconfinement (November 2020). Including 559 (wave 1) and 144 (wave 2) participants with an average age of 34.30±12.35 and 36.21±13.07 years old. Mostly females living in Canada, France, India and Lebanon. Results: The prevalence of multimorbidity was 27.68%. During confinement, people with multimorbidity were 2 to 3 times more likely to experience psychological distress, depressive symptoms, increased stress or isolation, and the prevalence of stress and psychological distress increased post-deconfinement. Health behaviours were also modified during confinement with people with multimorbidity being more likely to reduce their physical activity and increased their fruit and vegetable consumption. Post-deconfinement, people with multimorbidity had increased sleep problems. Also, regardless of multimorbidity status, sexual desire continuously decreased post-deconfinement. Conclusion: Mental health and health behaviours modifications occurred during the COVID-19 confinement period and people with multimorbidity were more severely impacted on these two outcomes than those without multimorbidity, indicating a need for a more adapted approach of care to future confinement periods or pandemic for this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».