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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».