Assessing the impact of COVID-19 on self-reported levels of depression during the pandemic relative to pre-pandemic among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to assess the impact of COVID-19 related risk factors on self-reported increases in depression among Canadian adults during the pandemic compared to pre-pandemic levels. We aim to investigate the interactive effects of stressors, including social isolation, financial stress, and fear of catching COVID-19, on mental health outcomes. Our study aims to provide insights for the development of prevention and intervention strategies to address the mental health effects of the pandemic by examining the psychological changes attributable to the pandemic and its impact. METHODS: This study used data collected from the Mental Health Research Canada online survey during the third wave of COVID-19 (April 20-28, 2021). The study examined the impact of COVID-19 related factors, including social isolation, financial concerns, fear of catching COVID-19, and concerns about paying bills, on self-reported increases in depression. Multivariable logistic regression models were utilized to examine these associations, with adjustments made for potential confounding variables. All statistical analysis was performed using SAS V9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). RESULTS: Participants reporting social isolation, financial concerns, and fear of catching COVID-19 were more likely to report increased depression. An interaction was observed between concerns for paying bills and catching COVID-19 in relation to depression (p = 0.0085). In other words, the effect of concerns about paying bills on depression was stronger for individuals who also had a fear of catching COVID-19, and vice versa. Young adults, females, patients with pre-existing depression, and residents of certain provinces reported higher levels of depression during COVID-19. CONCLUSION: Our study underscores the significant impact of the COVID-19 pandemic on mental health, particularly among certain demographic groups. It emphasizes the need for depression screening and increased support for mental health during the pandemic, with a focus on mitigating financial burdens and reducing negative psychological impacts of social isolation. Our findings highlight the complex interplay between different stressors and the need to consider this when designing interventions to support mental health during times of crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».