The contribution of residential situations to mental health during COVID-19: A longitudinal survey
Notice bibliographique
Résumé
During the early stages of the COVID-19 pandemic, extended periods of confinement made housing the focal point of daily life. While the impact of sanitary health measures on mental health has been extensively studied, the role of housing remains less understood. Our literature review indicates that housing characteristics and usage patterns influenced mental health outcomes during the pandemic. This study aims to test the hypothesis that the concept of residential situation –an original framework integrating housing attributes, individual and household characteristics, and occupational profiles– is associated with stress, wellbeing, depression, and anxiety measures. We employed data mining techniques and ordinal logistic regression models on a sample of 781 participants from a longitudinal survey conducted in Québec, Canada, between April 2020 and May 2021. Our findings reveal that higher dwelling occupation density is positively associated with increased stress levels. Additionally, apartment living, after adjusting for the number of children under the age of nine, shows a significant association with stress. Feelings of depression and low wellbeing are linked with experiencing separation from loved ones. Also, depression, wellbeing, and anxiety measures were found to be strongly associated with income. This study underscores the effectiveness of a comprehensive framework, applying the interdisciplinary concept of residential situations to capture the nuanced impact of housing on mental health through its links to family dynamics, and shows the importance of social class membership for mental health during 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».