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Enregistrement W4392239023 · doi:10.1186/s12889-024-18087-8

Social factors associated with self-reported changes in mental health symptoms among youth in the COVID-19 pandemic: a cross-sectional survey

2024· article· en· W4392239023 sur OpenAlexafffundabout
Stephana J. Moss, Maia Stelfox, Eric McArthur, Cynthia Sriskandarajah, Sofia B. Ahmed, Kathryn A. Birnie, Beth Halperin, Scott A. Halperin, Micaela Harley, Jia Hu, Josh Ng Kamstra, Laura Leppan, Angie Nickel, Nicole Racine, Kristine Russell, Stacie Smith, May Solis, Perri R. Tutelman, Henry T. Stelfox, Kirsten M. Fiest, Jeanna Parsons Leigh

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryUniversity of OttawaSt. Francis Xavier UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthMedicinePublic healthBiostatisticsCross-sectional studyIrritabilityEpidemiologyAnxietyPsychiatryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children and youth experienced marked impacts on day-to-day life in the COVID-19 pandemic that were associated with poorer familial and friend relationships, and greater mental health challenges. Few studies provide self-report data on mental health symptoms from children and youth themselves. We sought to examine the associations between social factors and child and youth self-reported symptoms of worsened mood, anxiety, and irritability during the COVID-19 pandemic. METHODS: A nationally representative cross-sectional survey was administered online to collect self-report data across 10 Canadian provinces among children (11-14 years) and youth (15-18 years), April-May 2022. Age-appropriate questions were based on The Partnership for Maternal, Newborn & Child Health and the World Health Organization of the United Nations H6 + Technical Working Group on Adolescent Health and Well-Being consensus framework and the Coronavirus Health and Impact Survey. Associations between a priori defined social factors (e.g., relationship quality) and respondent self-reported mental health were evaluated using ordinal logistic regression models adjusted for age, sex, and geographic location. RESULTS: We analyzed data from 483 (51.7%) children (11-14 years; 227, 47.0% girls) and 450 (48.3%) youth (15-18 years; 204, 45.3% girls). The parents of most children and youth had resided in Canada for over 20 years (678, 72.7%). Over one-quarter of children and youth self-identified as Black, Indigenous, or a Person of Color (134, 27.7%; 134, 29.8%, respectively). Over one-third of children and youth self-reported symptoms of worsened mood (149, 30.9%; 125, 27.8%, respectively), anxiety (181, 37.5%; 167, 37.1%, respectively), or irritability (160, 33.1%; 160, 35.6%, respectively) during, compared to pre-pandemic. In descending order of odds ratios (OR), for children and youth, worsened familial relationships (during compared to pre-pandemic) was associated with the self-reported symptoms of worsened mood (child: OR 4.22, 95%CI 2.51-6.88; youth: OR 6.65 95%CI 3.98-11.23), anxiety (child: OR 4.24, 95%CI2.69-6.75; youth: OR 5.28, 95%CI 3.17-8.86), and irritability (child: OR 2.83, 95%CI 1.76-4.56; youth: OR 6.46, 95%CI 3.88-10.90). CONCLUSIONS: Self-reported data from a nationally representative sample of children and youth suggest strong associations between social factors and mental health during the COVID-19 pandemic. Interventions targeting child and youth familial relationships may positively impact child and youth mental health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,146 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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