Youth COVID-19 stressors and associations with self-perceived health, depression, anxiety, and at-risk alcohol and cannabis use
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults have been particularly vulnerable to disruptions caused by the COVID-19 pandemic. The objectives were to identify youth's self-reported pandemic-related stressors and examine how these stressors were related to six negative health outcomes: self-perceived, fair-to-poor physical, and mental health, depression, anxiety, and at-risk alcohol and cannabis use. Data were from the Well-Being and Experiences Study (The WE Study) from Manitoba, Canada (17–22 years old; n = 587; collected from November 2021 to January 2022). The COVID-19 stressors reported most frequently since pandemic onset included: (1) not being able to spend time with friends (78.5%); (2) feeling lonely or isolated (69.9%); and (3) remote learning for school, college, or university (68.4%). In reference to the “past month”, frequently reported stressors were (1) remote learning (42.6%); (2) feeling lonely or isolated (41.2%); and (3) uncertainty about the future (41.1%). Overall, 26.1% of the sample perceived their physical health as fair-to-poor and 59.1% perceive their mental health as fair-to-poor. A number of stressors were related to fair-to-poor mental health, depression, and anxiety; fewer were related to fair-to-poor physical health and at-risk alcohol and cannabis use. These findings can inform future pandemics and recovery efforts to improve pandemic-related health risks among youth.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».