Exploring Sociodemographic Characteristics, Adverse Childhood Experience, and Mental Health History as Predictors of Anxiety and Depression among Adolescents and Young Adults: Findings from the MoreGoodDays Support Program in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has increased psychological disorders among adolescents and young adults. METHODS: This study used a cross-sectional design. An online survey questionnaire was used to collect sociodemographic and clinical information from subscribers of MoreGoodDays program, a daily supportive text message program co-designed with adolescents and young adults for their peers in Alberta. Validated instruments, the Generalized Anxiety Disorder GAD-7 scale and Patient Health Questionnaire-9 PHQ-9 were used to collect information on likely GAD and likely major depressive disorder (MDD). Data was analyzed with SPSS version 25 using chi-squared tests and binary logistic regression analysis. RESULTS: 343 subscribers of MoreGoodDays participated in the survey. Overall, 117 (56.0%) respondents had a likely MDD and 97 (46.6%) had a likely GAD. Participants who would like to receive mental health counselling were 27 times more likely to experience GAD (OR = 27; 95% CI: 3.09-250.00) and 40 times more likely to experience MDD (OR = 40.03; 95% CI: 4.43-361.51) than those who did not. Respondents who had received mental health counselling in the past were 18.5 times more likely to experience MDD compared with those who had not (OR = 18.52; 95% CI: 1.55-200.00). Demographic variables, including age, education, employment, and relationship status, and clinical variables, such as history of anxiety, depression, obsessive-compulsive disorder, ADHD, and adverse childhood experience, did not independently the predict presence of likely GAD or MDD in subscribers of MoreGoodDays. CONCLUSION: The prevalence of anxiety and depression was relatively high among subscribers of MoreGoodDays, indicating the long-term effect of the COVID-19 pandemic. This finding has significant implications in the broader contextof mental health research and emphasizes the need for more research into innovative mental health support for this cohort. The desire to receive counselling was predictive of both anxiety and depression and is a positive sign of the openness of this cohort to receive psychological intervention. Since this group is mostly adapted to mobile text technology, government agencies and policymakers should prioritize and implement readily accessible interventions such as supportive text messages to support their psychological well-being.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».