The Parallel Pandemic: A Systematic Review on the Effects of the COVID-19 Pandemic on OCD among Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and the accompanying social changes severely impacted mental health globally. Children and adolescents may have been vulnerable to adverse mental health outcomes, especially obsessive-compulsive disorder (OCD), due to their underdeveloped resilience and coping skills stemming from their progressing physical and psychological development. Few studies have explored the parallels between the pandemic and OCD trends in this population. This systematic review aims to identify the impacts of COVID-19 on OCD among children and adolescents. Using the PRISMA guidelines, a systematic search of eight databases for studies that assessed OCD outcomes independently or as part of other psychiatric diagnoses during the COVID-19 pandemic was conducted. The search was limited to studies on humans and those written in English and published between January 2020 and May 2023. We identified 788 articles, out of which 71 were selected for a full-text review. Twenty-two papers were synthesized from 10 countries for the final analysis. We found that 77% of our studies suggested that the COVID-19 pandemic had a negative impact on OCD among children and adolescents. We also found a complex interplay of individual, household, and socio-structural factors associated with the aggravation of OCD. Conversely, a few studies revealed that the pandemic strengthened relationships and resilience. The findings of this study emphasize the need for mental health screening and support for this population, especially during pandemic periods.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».