Changes in Psychological Distress in Children With Physical Illness and Their Parents During the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Parents and their children with chronic physical illness (CPI) are often predisposed to experiencing psychopathology, a phenomenon, which may be exacerbated during the COVID‐19 pandemic. Objective This study modelled trajectories of psychological distress experienced by children with CPI and their parents before and during COVID‐19. Methods Overall, 134 parent–child dyads enrolled in an ongoing cohort study, Multimorbidity in Children and Youth across the Life‐course study, participated in this COVID‐19 substudy. Data were collected at three time‐points: pre‐pandemic (Dec 19–Mar 20) and two intrapandemic periods (Dec 20–Mar 21 and Jun 22–Oct 22) in Ontario, Canada. Parents reported on symptoms psychological distress they and their children experienced, using the Kessler‐6. Linear mixed‐effects modelling was used to estimate trajectories of psychological distress over time. Results Parents of children with CPI experienced increased psychological distress from pre‐pandemic to intrapandemic 2021, which declined slightly by intrapandemic 2022 (B linear = 4.64, p < 0.001; B quadratic = −1.79, p < 0.001), and this rate of change over time was influenced by parent stress. Psychological distress was lower among parents of older children. Children experienced increasing psychological distress from pre‐pandemic to intrapandemic 2022 (B linear = 1.20, p < 0.001). Elevated child psychological distress was associated with the presence of mental illness, older age, greater disability, younger parent age, and higher household income. Conclusions Children with CPI and their parents experienced elevated psychological distress during COVID‐19. Understanding the course of psychological distress for vulnerable children and their families is crucial to informing healthcare strategies that foster mental well‐being and preparedness for future global crises.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».