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Enregistrement W4360800597 · doi:10.5281/zenodo.7766290

Changes in socioeconomic resources and mental health after the second COVID-19 wave (2020–2021): a longitudinal study in Switzerland

2023· article· en· W4360800597 sur OpenAlexfundno aff
Stefano Tancredi, Agnė Ulytė, Cornelia Wagner, Dirk Keidel, Melissa Witzig, Medea Imboden, Nicole Probst‐Hensch, Rebecca Amati, Emiliano Albanese, Sara Levati, Luca Crivelli, Kohler Philipp, Alexa Cusini, Christian R. Kahlert, E Harju, Gisela Michel, Chantal Lüdi, Natalia Ortega, Stèphanie Baggio, Patricia Chocano-Bedoya, Nicolas Rodondi, Tala Ballouz, Anja Frei, Marco Kaufmann, Viktor von Wyl, Elsa Lorthe, Hélène Baysson, Silvia Stringhini, Valentine Schneider, Frank Wieber, Thomas Volken, Annina E. Zysset, Julia Dratva, Stéphane Cullati

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill UniversityHôpitaux Universitaires de GenèveJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthUniversité de FribourgUniversität KonstanzUniversity of BernUniversität BaselMcGill UniversityCanton de NeuchâtelUniversité de LausanneUniversité de GenèveInselspital, Universitätsspital BernUniversität ZürichJohns Hopkins University
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Socioeconomic statusMental health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Longitudinal studyPandemicMedicineEnvironmental healthDemographyGeographyVirologyPsychiatrySociologyPopulationInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 2020/2021 winter, the labour market was under the impact of the COVID-19 pandemic. Changes in socioeconomic resources during this period could have influenced individual mental health. This association may have been mitigated or exacerbated by subjective risk perceptions, such as perceived risk of getting infected with SARS-CoV-2 or perception of the national economic situation. Therefore, we aimed to determine if changes in financial resources and employment situation during and after the second COVID-19 wave were prospectively associated with depression, anxiety and stress, and whether perceptions of the national economic situation and of the risk of getting infected modified this association. Methods: One thousand seven hundred fifty nine participants from a nation-wide population-based eCohort in Switzerland were followed between November 2020 and September 2021. Financial resources and employment status were assessed twice (Nov2020–Mar2021, May–Jul 2021). Mental health was assessed after the second measurement of financial resources and employment status, using the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21). We modelled DASS-21 scores with linear regression, adjusting for demographics, health status, social relationships and changes in workload, and tested interactions with subjective risk perceptions. Results: We observed scores above thresholds for normal levels for 16% (95%CI = 15–18) of participants for depression, 8% (95%CI = 7–10) for anxiety, and 10% (95%CI = 9–12) for stress. Compared to continuously comfortable or sufficient financial resources, continuously precarious or insufficient resources were associated with worse scores for all outcomes. Increased financial resources were associated with higher anxiety. In the working-age group, shifting from full to part-time employment was associated with higher stress and anxiety. Perceiving the Swiss economic situation as worrisome was associated with higher anxiety in participants who lost financial resources or had continuously precarious or insufficient resources. Conclusion: This study confirms the association of economic stressors and mental health during the COVID-19 pandemic and highlights the exacerbating role of subjective risk perception on this association.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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