Unpacking the Mood States of Children and Youth in Saskatchewan, Canada, in the Context of the COVID-19 Pandemic: Insights from the “See Us, Hear Us 2.0” Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic created a growing need for insights into the mental health of children and youth and their use of coping mechanisms during this period. We assessed mood symptoms and related factors among children and youth in Saskatchewan. We examined if coping abilities mediated the relationship between risk factors and mood states. METHODS: "See Us, Hear Us 2.0", a cross-sectional study of 563 child-parent dyads, provided the data. The dependent variable, current mood state, was measured by the CoRonavIruS health Impact Survey (CRISIS) scale. Independent variables included sociodemographics, behaviors, household conditions, and coping ability. Multiple linear regression and mediation analyses were conducted, ensuring sample representativeness with sampling weights and addressing missing data through multiple imputations. RESULTS: The participants reported mood symptoms ("moderate" to "extreme") ranging from 23% to 38% on the CRISIS scale. Factors such as older children, hybrid learning, disrupted activities, and increased screen time worsened moods. The ethnic minority groups (BIPOC) living in mid-sized cities/towns experienced more negative moods compared to Whites residing in cities. Coping ability mediated the relationship between extracurricular activities and mood states. CONCLUSIONS: Our results underscore the importance of tailored interventions, recognizing the diverse needs of specific age groups, gender identities, and ethnicities and addressing the adverse effects of the pandemic-related disruptions on the mental health and well-being of school children in Saskatchewan. Our study also suggests prioritizing the diverse needs of children and youth during the planning and implementation of mental health services in the province.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».