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Enregistrement W4411020179 · doi:10.1371/journal.pgph.0004728

Impact of the Covid-19 pandemic on mental health of persons with disabilities: Insights from the 2021 Canadian Housing Survey

2025· article· en· W4411020179 sur OpenAlexaffabout
Sulemana Ansumah Saaka, Roger Antabe, Isaac Luginaah

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMental healthSocial distanceSocioeconomic statusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthEnvironmental healthPsychologyPopulationWork (physics)Closure (psychology)GerontologyMedicinePolitical sciencePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health (MH) remains a major public health concern in Canada and has been exacerbated by the unprecedented challenges of the COVID-19 pandemic and the associated restrictions on physical movement. While considerable work has been done on the impact of COVID-19 on the physical and MH of the general population, relatively less work has focused on the MH of persons with disabilities (PWDs). Although the COVID-19 containment measures including lockdowns, social distancing, quarantine, and closure of nonessential services were intended to reduce the direct risks of COVID-19, the socioeconomic consequences of those restrictions and the uncertainties surrounding the virus, inadvertently had adverse impact on the MH and well-being of Canadian residents, particularly, among already marginalized groups such as PWDs. Moreover, PWDs were identified as disproportionately vulnerable to the psychological impacts of the pandemic containment measures which compromised their overall Positive Mental Health (PMH): a state of well-being where individuals can realize their full potential, manage life's stresses, work productively, and contribute to society. This study addresses the research gap by examining the effect of the pandemic on the MH of PWDs in Canada using a cross-sectional analysis of the 2021 Canadian Housing Survey (N = 15,626), a subset of people who reported disabilities. Logistic regression models were employed for this cross-sectional analysis. The results show that females (OR = 0.789; P < 0.001), those who experienced COVID-19 economic hardship (OR = 0.703; P < 0.001), and dwelling dissatisfaction (OR = 0.585; P < 0.001), significantly reported about 0.79, 0.70, and 0.59 times lower odds of positive Mental Health (PMH), respectively. On the other hand, those who had post-secondary educational attainment (OR = 1.210; P < 0.001), strong sense of community belonging (OR = 2.056; P < 0.001), and civic engagement with their communities (OR = 1.204; P < 0.001), were significantly associated with 1.21, 2.06, and 1.20 times higher odds of PMH, respectively. Additionally, immigration status, household type, the province of residence, and neighborhood-specific challenges such as race-based harassments, and drug use/dealings emerged as significant predictors of PMH. The findings underscore the positive impacts of empowering elements such as strong community ties on the MH of PWDs during public health crisis. Also, the findings prompt the pressing need for identifying and addressing the unique challenges of PWDs in Canada, particularly, the less educated and socioeconomically disadvantaged, as part of effort to foster PMH in the country. Overall, these findings suggest the need to prioritize and strengthen disability-inclusive MH programs for future public health crises.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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