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Enregistrement W4379468806 · doi:10.3389/fped.2023.1181186

Physical, psychological, and behavioral problems among children and adolescents in countries with different economic statuses during the COVID-19 pandemic: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4379468806 sur OpenAlexaboutno aff
Bo Peng, Kara K. L. Reeves, Lee Sw, Tina H. Y. Chung, Heidi W. L. Hui, Alfred H. L. Leung, Johnson C.Y. Pang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMeta-analysisCINAHLFunnel plotMedicinePublication biasPandemicMEDLINECochrane LibraryPsychological interventionDemographyGerontologyPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The COVID-19 pandemic has impacted children and adolescents’ physical activity (PA), sleeping patterns, and psychological and behavioral health. Yet, little is known about the differences between those in countries with various economic statuses. Methods Articles published from database inception through 16 March 2022 were retrieved using CINAHL Complete, Cochrane Library, EMBASE, Medline, PubMed, and PsycINFO. High-quality studies that reported the number of participants with parameters associated with PA, sleeping patterns, and psychological and behavioral problems in young people aged under 18 years during the pandemic were included. We referenced the Canadian 24-Hour Movement Guidelines for PA and sleep duration to provide the event rate for young people who were not compliant with the guidelines. The event rate of young people who had decreased sleep quality and experienced psychological and behavioral problems were also investigated. A subgroup analysis was conducted to identify the differences in those in countries with diverse economic statuses. Funnel plot analysis and Egger's test were also conducted to identify any risk of publication bias. Result A total of 66 studies with 1,371,168 participants aged between 0 and 18 years, involving 27 countries, were included. During the pandemic, we identified that 41% (95% CI: 39%, 43%; I2 = 96.62) and 43% (95% CI: 34%, 52%; I2 = 99.42) of young people did not meet the PA and sleep duration recommendation guidelines. In addition, 31% (95% CI: 28%, 35%; I2 = 99.66) of young people had decreased their sleep quality. Yet, no significant difference was found across countries with different economic statuses. However, the event rates of participants with psychological and behavioral problems were 32% (95% CI: 28%, 36%; I2 = 99.85) and 19% (95% CI: 14%, 25%; I2 = 99.72), respectively. In addition, the rate of psychological problems was more severe in those who live in lower middle-income countries (p < 0.001), while the rate of behavioral problems was more severe in those who live in high-income countries (p = 0.001). Discussion During the pandemic, the discouragement of PA, poor sleep quality, and high risk of psychological and behavioral problems are concerning. A large number of young people did not comply with the recommendation guidelines. Timely implementation of recovery plans is critical to address the adverse effects on young people. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=309209 , identifier CRD42022309209.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,037
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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