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Enregistrement W4386165716 · doi:10.1002/jcv2.12195

Heterogeneity in the trajectories of psychological distress among late adolescents during the COVID‐19 pandemic

2023· article· en· W4386165716 sur OpenAlexaff
Jean‐Philippe Gouin, Alejandro de la Torre‐Luque, Yolanda Sánchez‐Carro, Marie‐Claude Geoffroy, Cecilia A. Essau

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteConcordia University
Organismes subventionnairesUniversity College London
Mots-clésLonelinessDistressPandemicPsychologyCohortPsychological distressLongitudinal studyDemographySocial classMental healthClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryDiseaseSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The coronavirus disease 2019 (COVID‐19) pandemic has constrained opportunities in social, educational and professional domains, leading to developmental challenges for adolescents initiating their transition to adulthood. Meta‐analysis indicated that there was a small increase in psychological distress during the first year of the COVID‐19 pandemic. However, significant heterogeneity in the psychological response to the COVID‐19 pandemic was noted. Developmental antecedents as well as social processes may account for such heterogeneity. The goal of this study was to characterize trajectories of psychological distress in late adolescence during the COVID‐19 pandemic. Methods 5014 late adolescents born between 2000 and 2002 from the UK Millennium Cohort Study completed online self‐reported assessments at three occasions during the first year of the COVID‐19 pandemic (May 2020, September/October 2020 and February/March 2021). These surveys assessed psychological distress, loneliness, social support, family conflict, as well as other pandemic stressors. Information on developmental antecedents were obtained when cohort members were 17 years of age. Results Four distinct trajectories class were identified. Normative class (52.13%) experienced low and decreasing levels of psychological distress, while moderately increasing class (31.84%) experienced a small, but significant increase in distress over time and increasing class (8.75%) exhibited a larger increase in distress after the first wave of the pandemic. Inverted U‐shaped class (7.29%) experienced elevated psychological distress during the first wave of the pandemic, followed by a decrease in distress in subsequent waves of the pandemic. Larger longitudinal increases in loneliness were noted among individuals in the elevated distress trajectory, compared to other trajectories. Pre‐pandemic psychopathology was associated with elevated distress early in the pandemic. Conclusions The largest trajectory showed low and declining psychological distress, highlighting the resilience of the majority of late adolescents. However, a subgroup of adolescents experienced large increases in psychological distress, identifying a group of individuals more vulnerable to pandemic‐related stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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