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Enregistrement W4391754666 · doi:10.24095/hpcdp.44.2.03f

Associations entre les expériences négatives liées à la COVID-19 et les symptômes d’anxiété et de dépression : étude fondée sur un échantillon national canadien représentatif

2024· article· fr· W4391754666 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandy Rao, Gina Dimitropoulos, Jeanne V.A. Williams, Vandad Sharifi‎, Mina Fahim, Amlish Munir, Andrew G. M. Bulloch, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2024
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CombinatoricsMathematicsArtMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Parmi les répercussions généralisées de la pandémie de COVID-19, l’aggravation marquée des symptômes d’anxiété et de dépression est devenue une préoccupation urgente. Dans cette étude, les auteurs ont analysé la prévalence des symptômes d’anxiété et de dépression au Canada de septembre à décembre 2020, en évaluant les influences démographiques et socio-économiques ainsi que le rôle potentiel des diagnostics de COVID-19 et des expériences négatives liées à la maladie. Méthodologie Les données ont été tirées de l’Enquête sur la COVID-19 et la santé mentale réalisée par Statistique Canada, qui a utilisé un plan d’échantillonnage à deux degrés pour recueillir les réponses de 14 689 adultes dans les dix provinces et les trois capitales territoriales, en excluant moins de 2 % de la population. Ces données ont été recueillies au moyen de questionnaires électroniques auto-administrés ou d’entrevues téléphoniques. Nous avons utilsé des techniques d’analyse comme les fréquences, les tableaux croisés et la régression logistique pour évaluer la prévalence des symptômes d’anxiété et de dépression, les caractéristiques sociodémographiques des Canadiens présentant des symptômes accrus d’anxiété et de dépression et l’association de ces symptômes avec les diagnostics de COVID-19 et les expériences négatives vécues pendant la pandémie. Résultats L’étude a révélé que 14,62 % (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 13,72 % à 15,51 %) des répondants présentaient des symptômes de dépression et que 12,89 % (IC à 95 % : 12,04 % à 13,74 %) ont fait état de symptômes d’anxiété. Aucune différence nette n’a été observée quant à la prévalence des symptômes entre les personnes infectées par la COVID-19 ou les proches d’une personne infectée et les personnes n’ayant pas vécu ces situations. Toutefois, il y avait de fortes associations entre les facteurs de risque classiques de symptômes de dépression et d’anxiété et les expériences négatives vécues pendant la pandémie, comme des problèmes de santé physique, la solitude et des difficultés dans les relations personnelles au sein du ménage. Conclusion L’étude fournit un aperçu du lien entre COVID-19 et santé mentale au sein de la population canadienne en révélant une prévalence accrue des symptômes d’anxiété et de dépression associés aux épreuves liées à la COVID-19 et aux déterminants courants de ces symptômes avant la pandémie. D’après nos résultats, la santé mentale en période de pandémie a été principalement façonnée par les déterminants classiques des symptômes de dépression et d’anxiété ainsi que par les expériences négatives vécues au cours de la pandémie.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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