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Enregistrement W4386523001 · doi:10.1186/s13034-023-00653-4

Associations over the COVID-19 pandemic period and the mental health and substance use of youth not in employment, education or training in Ontario, Canada: a longitudinal, cohort study

2023· article· en· W4386523001 sur OpenAlexafffundabout
Meaghen Quinlan-Davidson, Di Shan, Darren Courtney, Skye Barbic, Kristin Cleverley, Lisa D. Hawke, Clement Ma, Matthew Prebeg, Jacqueline Relihan, Péter Szatmári, Joanna Henderson

Notice bibliographique

RevueChild and Adolescent Psychiatry and Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMargaret and Wallace McCain Centre for Child, Youth and Family Mental Health
Mots-clésPandemicMental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Forensic psychiatryLongitudinal studySubstance useMedicineCohort study2019-20 coronavirus outbreakCohortPeriod (music)OddsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychiatryChild and adolescent psychiatryVirologyOutbreakInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The economic shutdown and school closures associated with the COVID-19 pandemic have negatively influenced many young people's educational and training opportunities, leading to an increase in youth not in education, employment, or training (NEET) globally and in Canada. NEET youth have a greater vulnerability to mental health and substance use problems, compared to their counterparts who are in school and/or employed. There is limited evidence on the association between COVID-19 and NEET youth. The objectives of this exploratory study included investigating: longitudinal associations between the COVID-19 pandemic and the mental health and substance use (MHSU) of NEET youth; and MHSU among subgroups of NEET and non-NEET youth. METHODS: 618 youth (14-28 years old) participated in this longitudinal, cohort study. Youth were recruited from four pre-existing studies at the Centre for Addiction and Mental Health. Data on MHSU were collected across 11 time points during the COVID-19 pandemic (April 2020-August 2022). MHSU were measured using the CoRonavIruS Health Impact Survey Youth Self-Report, the Global Appraisal of Individual Needs Short Screener, and the PTSD Checklist for DSM-5. Linear Mixed Models and Generalized Estimating Equations were used to analyze associations of NEET status and time on mental health and substance use. Exploratory analyses were conducted to investigate interactions between sociodemographic characteristics and NEET status and time. RESULTS: At baseline, NEET youth were significantly more likely to screen positive for an internalizing disorder compared to non-NEET youth (OR = 1.92; 95%CI=[1.26-2.91] p = 0.002). No significant differences were found between youth with, and without, NEET in MHSU symptoms across the study time frame. Youth who had significantly higher odds of screening positive for an internalizing disorder included younger youth (OR = 1.06, 95%CI=[1.00-1.11]); youth who identify as Trans, non-binary or gender diverse (OR = 8.33, 95%CI=[4.17-16.17]); and those living in urban areas (OR = 1.35, 95%CI=[1.03-1.76]), compared to their counterparts. Youth who identify as White had significantly higher odds of screening positive for substance use problems (OR = 2.38, 95%CI=[1.72-3.23]) compared to racialized youth. CONCLUSIONS: Our findings indicate that sociodemographic factors such as age, gender identity, ethnicity and area of residence impacted youth MHSU symptoms over the course of the study and during the pandemic. Overall, NEET status was not consistently associated with MHSU symptoms over and above these factors. The study contributes to evidence on MHSU symptoms of NEET youth.

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)0,001
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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