Factors Associated with Older People’s Anxiety Symptom Positioning after COVID-19: Cross-Sectional Findings from a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
This study sheds light on the personal characteristics of older Canadians self-identifying as severely anxious and the coping strategies that they gravitated to mitigate their anxiety. Our studied sample consisted of 606 Canadians aged 60 and above who took part in an e-survey across all 10 of Canada’s provinces, launched in July 2022, when social distancing was lifted across the country. Participants completed a personal characteristics questionnaire, the Geriatric Anxiety Scale or GAS-10, and a checklist of everyday coping strategies for mitigating anxiety. A seemingly greater number of severely anxious Canadians were born female, self-identified as a cisgender woman, and were in their 60s and in poor to fair health. A univariate logistic regression analysis revealed that all such personal characteristics were associated with statistically significantly greater odds of experiencing severe anxiety. In our multivariate logistic regression analysis, no significant differences were observed between the sexes (AOR = 0.590, p = 0.404), and non-binary and cisgender men (AOR = 0.689, p = 0.441) and women (AOR = 0.657, p = 0.397). Nor were there statistically significant differences in the odds of experiencing severe anxiety for those living with versus without a life partner and chronic illnesses. Older Canadians experiencing severe anxiety were far more likely to normalize their fear and anxiety (AOR = 4.76, p < 0.001), challenge their worries (AOR = 5.21, p < 0.001), and to relax or meditate (AOR = 2.36, p = < 0.001). They were less inclined to decrease other sources of stress in their lives, to stay active, and to get enough sleep. We offer anticipatory guidance for mental health program planners and practitioners, and fruitful avenues of inquiry for researchers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».