Variation in the stringency of COVID-19 public health measures on self-reported health, stress, and overall wellbeing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Evidence is building regarding the association between government implemented public health measures aimed at combating COVID-19 and their impacts on health. This study investigated the relationship between the stringency of public health measures implemented in Canada and self-reported mental health, physical health, stress, and wellbeing among a random sample of 6647 Canadians 18 years of age and older. The analysis was based on self-reported health data from the Canadian Perspectives on Environmental Noise Survey. This data was combined with the Oxford COVID-19 Government Response Tracker database, which included overall stringency index (SI), and four of its sub-components, i.e., school and business closures, restrictions on gatherings, and stay at home policies. Adjusted multivariate logistic regression models indicated that the magnitude of the overall SI was associated with higher or lower odds of reporting worse physical health, mental health, stress and/or overall wellbeing, depending on the measure evaluated. Similarly, policy directed at the four sub-components had varying impacts on the odds of reporting worse health, depending on the sub-component, the strength of the policy restriction, and the health outcome evaluated. The association between the strength of the public health measures and self-reported health, and how this may inform future policy, is discussed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».