Remote learning – the cause of an increase in health symptoms in students during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The multitude of changes related to remote learning during a pandemic pose a risk of increased effects on the psychophysical health of students.The main objective was to assess the increase in health symptoms in students during a pandemic and the association between the increase in these symptoms and problems with remote learning.Material and methods: Analyses were conducted on a sample of 340 parents (92% were mothers) of secondgrade students (51% girls) attending 11 primary schools.Logistic regression analysis was used to estimate the risk of increased health symptoms in the context of the difficulties experienced with remote learning.Results: During the pandemic almost 2/3 of students had an increase in irritability (64%) and outbursts of anger (65%).In nearly half of the students (43%) their parents noticed an increase in headaches, and in every third child (38%) increased abdominal pain.Children who had difficulties with remote learning were statistically more likely to experience increased sleep problems (34.3% vs. 11.4%,p = 0.001), decreased appetite (35.5% vs. 15.2%,p = 0.001), and increased abdominal pain (47.9% vs. 32.9%,p = 0.001) as well as all analysed emotional symptoms: increased fear/anxiety (44.8% vs. 25.4%,p = 0.007), sadness/apathy (56.5% vs. 38.0%,p = 0.003), irritability (70.0% vs. 49.3%,p = 0.009), and outbursts of anger (71.0% vs. 53.2%,p = 0.008).Difficulties with remote education increased the risk of sleeping problems [OR = 4.54; CI (OR): 2.05-10.04;p < 0.001], the risk of abdominal pain [OR = 3.45; CI (OR): 1.81-6.60;p < 0.001], and risk of the decreased appetite [OR = 3.039; CI (OR): 1.49-6.19;p = 0.002].For increased symptoms of headache, fear/anxiety, sadness/apathy, irritability, and outbursts of anger, the risk was 2-fold greater, and nearly double while students had remote learning problems.Conclusions: Problems with remote learning increased in children, primarily risk of physical health problems such as sleep problems, increased abdominal pain, and decreased appetite.Students experiencing distance learning difficulties and their parents are important beneficiaries of prevention and intervention programs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».