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Enregistrement W4387956159 · doi:10.1186/s12889-023-15658-z

The impact of COVID-19 on the lives of Canadians with and without non-communicable chronic diseases: results from the iCARE Study

2023· article· en· W4387956159 sur OpenAlexafffundabout
Frédérique Deslauriers, Vincent Gosselin Boucher, Camille Léger, Ariany Marques Vieira, Simon Bacon, Kim Lavoie

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineNon-communicable diseasePublic healthPandemicBiostatisticsEnvironmental healthCross-sectional studyFeelingEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthBinge drinkingDiseaseDemographyPsychiatrySuicide preventionInfectious disease (medical specialty)Poison controlInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and its prevention policies have taken a toll on Canadians, and certain subgroups may have been disproportionately affected, including those with non-communicable diseases (NCDs; e.g., heart and lung disease) due to their risk of COVID-19 complications and women due to excess domestic workload associated with traditional caregiver roles during the pandemic. AIMS/OBJECTIVES: We investigated the impacts of COVID-19 on mental health, lifestyle habits, and access to healthcare among Canadians with NCDs compared to those without, and the extent to which women with NCDs were disproportionately affected. METHODS: As part of the iCARE study ( www.icarestudy.com ), data from eight cross-sectional Canadian representative samples (total n = 24,028) was collected via online surveys between June 4, 2020 to February 2, 2022 and analyzed using general linear models. RESULTS: A total of 45.6% (n = 10,570) of survey respondents indicated having at least one physician-diagnosed NCD, the most common of which were hypertension (24.3%), chronic lung disease (13.3%) and diabetes (12.0%). In fully adjusted models, those with NCDs were 1.18-1.24 times more likely to report feeling lonely, irritable/frustrated, and angry 'to a great extent' compared to those without (p's < 0.001). Similarly, those with NCDs were 1.22-1.24 times more likely to report worse eating and drinking habits and cancelling medical appointments/avoiding the emergency department compared to those without (p's < 0.001). Moreover, although there were no sex differences in access to medical care, women with NCDs were more likely to report feeling anxious and depressed, and report drinking less alcohol, compared to men with NCDs (p's < 0.01). CONCLUSION: Results suggest that people with NCDs in general and women in general have been disproportionately more impacted by the pandemic, and that women with NCDs have suffered greater psychological distress (i.e., feeling anxious, depressed) compared to men, and men with NCDs reported having increased their alcohol consumption more since the start of COVID-19 compared to women. Findings point to potential intervention targets among people with NCDs (e.g., prioritizing access to medical care during a pandemic, increasing social support for this population and mental health support).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission3
Résumé présentoui

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