Associations between negative COVID-19 experiences and symptoms of anxiety and depression: a study based on a representative Canadian national sample
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Amid the widespread impact of the COVID-19 pandemic, a notable increase in symptoms of anxiety and depression has become a pressing concern. This study examined the prevalence of anxiety and depression symptoms in Canada from September to December 2020, assessing demographic and socioeconomic influences, as well as the potential role of COVID-19 diagnoses and related negative experiences. METHODS: Data were drawn from the Survey on COVID-19 and Mental Health by Statistics Canada, which used a two-stage sample design to gather responses from 14 689 adults across ten provinces and three territorial capitals, excluding less than 2% of the population. Data were collected through self-administered electronic questionnaires or phone interviews. Analytical techniques, such as frequencies, cross-tabulation and logistic regression, were used to assess the prevalence of anxiety and depression symptoms, the demographic characteristics of Canadians with increased anxiety and depression symptoms and the association of these symptoms with COVID-19 diagnoses and negative experiences during the pandemic. RESULTS: The study found that 14.62% (95% CI: 13.72%-15.51%) of respondents exhibited symptoms of depression, while 12.89% (95% CI: 12.04%-13.74%) reported anxiety symptoms. No clear differences in symptom prevalence were observed between those infected by COVID-19, or those close to someone infected, compared to those without these experiences. However, there were strong associations between traditional risk factors for depressive and anxiety symptoms and negative experiences during the pandemic, such as physical health problems, loneliness and personal relationship challenges in the household. CONCLUSION: This study provides insight into the relationship between COVID-19 and Canadians' mental health, demonstrating an increased prevalence of anxiety and depression symptoms associated with COVID-19-related adversities and common prepandemic determinants of these symptoms. The findings suggest that mental health during the pandemic was primarily shaped by traditional determinants of depression and anxiety symptoms and also by negative experiences during the pandemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».