Status and risk factors for depression, anxiety, and insomnia symptoms among adolescents in the post-pandemic era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Owing to their vulnerability to public health crises, adolescents' mental health status, and related risk factors in the post-pandemic era in China require examination. This study aimed to lay a foundation for subsequent interventions and mental disorder prevention among adolescents. METHODS: An anonymous online survey was conducted January 8-18, 2023. The survey comprised two parts. The first part collected personal information. The second part included the nine-item Patient Health Questionnaire, seven-item Generalized Anxiety Disorder Scale, and Pittsburgh Sleep Quality Index. RESULTS: Of 50,666 adolescent participants, 46.8% displayed depressive symptoms, 31.5% showed anxiety symptoms, and 47.9% experienced difficulties initiating sleep within 30 min, while 4.9% manifested depressive, anxiety, and insomnia symptoms simultaneously. Chi-square tests revealed significant variations in the prevalence of these conditions according to age, sex, coronavirus disease-2019 (COVID-19) infection status, family infection status, and increased screen time (P < 0.001). Logistic regression analysis indicated heightened rates of depression, anxiety, and insomnia symptoms among rural adolescents, females, those aged 16-18 years, individuals with a history of COVID-19, those with a long COVID-19 illness, and those with increased screen time (all P < 0.001). CONCLUSION: The mental health status of adolescents in the post-pandemic era should be taken seriously, particularly that of females, high school students, and adolescents with increased use of electronic screens. Among such efforts, school administrators should strengthen their connection with psychologists, as early identification and intervention in adolescents are important for preventing school crises.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».