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Enregistrement W4327547454 · doi:10.1371/journal.pone.0283227

The impact of the COVID-19 pandemic on the mental health of families dealing with attention-deficit hyperactivity disorder

2023· article· en· W4327547454 sur OpenAlexaff
Alexis Winfield, Carly Sugar, Barbara Fenesi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental health2019-20 coronavirus outbreakAttention deficit hyperactivity disorderPsychiatrySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePsychologyVirologyInternal medicineOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic uprooted regular routines forcing many children to learn from home, requiring many adults to work from home, and cutting families off from support outside the home. Public health restrictions associated with the pandemic caused widespread psychological distress including depression and anxiety, increased fear, panic, and stress. These trends are particularly concerning for families raising neuroatypical children such as those with Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), as these children are already more likely than their typically developing peers to experience comorbid mental health issues, and to experience greater distress when required to stay indoors. Families with children who have ADHD are also at greater risk for experiencing heightened familial stress due to the challenges associated with managing ADHD behavioural symptoms, greater parental discord and divorce, and greater financial difficulties compared to other families. The current study engaged families comprised of at least one child diagnosed with ADHD to elucidate 1) the unique ways that the COVID-19 pandemic affected their mental health and 2) the specific barriers these families faced to maintaining optimal mental wellbeing. METHODS AND FINDINGS: A total of 33 participants (15 parent-child dyads) engaged in virtual interviews. Content analysis revealed that the most frequently identified mental health effects for families were increased child anxiety and disconnectedness, as well as deteriorating parental mental health. The most frequently identified barriers to maintaining optimal mental wellbeing were lack of routine, lack of social interaction and social supports, and uncertainty and fear. CONCLUSIONS: Findings underscore areas of need during times of large-scale social isolation, specifically for families with children who have ADHD. This work contributes to a growing body of research aimed at creating safeguards to support mental wellbeing for vulnerable families during times of crisis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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