Mothers’ and Children’s Mental Distress and Family Strain during the COVID-19 Pandemic: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic had a widespread impact on families with dependent children. To better understand the impact of the pandemic on families' health and relationships, we examined the association between mothers' and children's mental distress and family strain. METHODS: = 157) from the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) longitudinal cohort in Alberta, Canada. Latent class analyses were performed to determine patterns and group memberships in mothers' and children's mental distress and family strain. Multivariable logistic regression models were conducted to test associations between mothers' and children's mental distress and family strain trajectory classes. RESULTS: Mothers with medium/high levels of mental distress were at increased odds of experiencing high family strain compared to those with low levels of distress (medium aOR = 3.90 [95% CI: 1.08-14.03]; high aOR = 4.57 [95% CI: 1.03-20.25]). The association between children's mental distress and family strain was not significant (aOR = 1.75 [95% CI: 0.56-5.20]). CONCLUSION: Mothers' mental distress, but not children's, was associated with family strain during the pandemic. More distressed individuals experienced greater family strain over time, suggesting that this association may become a chronic problem.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».