Impacts of the COVID-19 lockdown on self-reported mood and self-rated health of community-dwelling adults with chronic illness
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine whether self-reported mood or self-rated health were affected in community-dwelling adults with chronic illness following COVID-19 lockdown. METHODS: This was a repeated cross-sectional study using secondary data. We included New Zealanders aged 40+ who underwent International Residential Instrument (interRAI) assessments in the year prior to COVID-19 lockdown (25 March 2019-24 March 2020) or in the year following COVID-19 lockdown (25 March 2020-24 March 2021). Pairwise comparisons were made between each pre-lockdown quarter and its respective post-lockdown quarter to account for seasonality patterns. Data from 45,553 (pre-lockdown) and 45,349 (post-lockdown) assessments were analysed. Outcomes (self-reported mood, self-rated health) were stratified by socio-demographic variables. RESULTS: Self-reported mood improved in the first quarter post-lockdown among those aged 80+, as well as among women, people of European ethnicity, those living alone and those living in more deprived areas. Self-rated health improved in these same groups, as well as among those aged 65-79, and among men. No differences in self-reported mood or self-rated health were found in the second, third, or fourth quarters post-lockdown. CONCLUSIONS: Self-reported mood and self-rated health of community-dwelling adults with chronic illness were not negatively affected following COVID-19 lockdown, and temporarily improved among some sub-groups. However, the longer-term impacts of the COVID-19 pandemic need to be closely monitored.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».