Prevalence and determinants of depression, anxiety, and stress symptoms among Black individuals in Canada in the context of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disproportionately affected Black communities in Canada in terms of infection, hospitalizations, and mortality rates. It exacerbated social, economic and health disparities that can impact their mental health. We investigated the prevalence and predictors of symptoms of depression, anxiety, and stress in Black individuals in Canada. A community-representative weighted sample of 2002 Black individuals (51.66% women) aged 14 to 94 years old (Mean age 29.34; SD = 10.13). Overall, 40.94%, 44.50%, and 31.36% of participants were classified as having clinically meaningful anxiety, depression, and stress levels, respectively, based on DASS scores. Men (45.92%) reported a higher prevalence of anxiety than women (36.27%), χ2 (1) = 19.24, p<.001, but similar symptoms of depression and stress. Progression of prevalence of anxiety, depression, and stress symptoms were consistent with the progression of prevalence of everyday racial discrimination. After controlling for socio-demographic variables, regression models showed that everyday discrimination (B= .14, p=.001, B= .14, p= .006, B= .18, p< .001), major experiences of racial discrimination (B= .30, p=.046, B= .34, p= .033, B= .35, p=.024), and COVID-19 traumatic stressors (B= .43, p<.001, B= .43, p< .001, B= .44, p< .001) were positively associated with anxiety, while community resilience (B= -.02, p= .039, B= -.04, p= .001, B= -.03, p= .014) was negatively associated with anxiety, depression, and stress, respectively. This study demonstrates the need to address racial discrimination in prevention and intervention programs among Black individuals and to consider intersectional factors related to age, birthplace, language spoken, and province of residence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».