The impact of source and consumption of news on mental distress among inflammatory bowel disease patients during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: We sought to understand the trends in media use, and how consumption and source affected mental health of persons with inflammatory bowel disease during the early parts of the pandemic. Dissemination of news during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic was integral to educating the public but also could be harmful if constantly consumed, leading to worsening anxiety. Methods: We performed a survey study in autumn 2020 during the second wave of COVID-19 in Manitoba. The survey included questions on consumption of COVID-19 news, along with validated measures of perceived stress, generalized anxiety, health anxiety, and depression. We used multivariable logistic regression analysis to assess trusted sources of news as a predictor of clinically significant mental health symptoms. Results: Of the 2940 participants in the registry, 1384 (47.1%) persons responded. The most trusted sources of news were television (64.2%), internet (46.1%), newspaper (27.6%), friends/family (21.7%), social media (16.9%), and radio (16.6%). Those who trusted social media had higher odds of depression (aOR 1.52, 95%CI 1.04-2.22), and perceived stress (aOR 2.56, 95%CI 1.09-2.21). Persons who reported extreme difficulty limiting their time-consuming news about COVID-19 and who spent more than 1 h daily consuming information on COVID-19 both had increased odds of any clinically significant mental health symptoms. Conclusions: It is unknown if consumption of COVID-19 news led to heightened mental health symptoms or if increasing anxieties and concerns led to consuming more news. Further research is needed to assess whether these elevated mental health symptoms led to worse disease outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».