Impact of COVID-19 Pandemic on the Occupation and Mental Health of Students: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused an inevitable impact on the health and well-being of young adults. This study aims to gather the literature on how the pandemic impacted the occupation considering the mental health experiences of anxiety and depression of young adult students. A scoping review with thematic analysis was conducted in three electronic databases OVID Medline, PubMed, and CINAHL and the Journal of Occupational Science. Included articles (a) were in the English language, (b) explained the impact of the COVID-19 pandemic on doing occupations or activities, (c) explained the impact of the COVID-19 pandemic on mental health, including anxiety and/or depression, and (d) have participants who are all or mostly are students aged 18–25 years old. Findings show that the pandemic has disrupted several occupations, such as school, work, sleep, leisure, physical activity, and social participation, leading to adaptation. The studies reviewed indicated a positive and negative correlation between mental health and occupation. Findings imply the benefit for occupational therapists to understand the impact of the pandemic on occupation and mental health. Considering the findings, more peer-reviewed and rigorous studies are needed to evaluate further how the pandemic influences individuals’ overall health and well-being. This will prepare society to overcome future health predicaments.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».