The impact of the COVID-19 pandemic on mental and psychosocial functioning, quality of life, and recovery in adults with severe mental illness: Findings from Dutch longitudinal cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has impacted global mental health, with individuals with severe mental illness (SMI) being particularly vulnerable. Research on changes in psychiatric symptoms during this pandemic has yielded inconsistent results, often due to individual heterogeneity and a limited focus on broader outcomes such as psychosocial functioning, societal and personal recovery, and quality of life (QoL). Furthermore, long-term effects remain underexplored. This longitudinal cohort study aimed to assess the COVID-19 pandemic's impact on mental and psychosocial functioning, QoL, and recovery in individuals with SMI, and to explore individual and treatment characteristics associated with outcome changes. METHODS: Two cohorts were included, involving adults (≥18 years) diagnosed with DSM-5 disorders and experiencing long-term impairments. Participants received care between January 1, 2018 and December 31, 2023. Outcomes included the Health of the Nation Outcome Scales, the Manchester Short Assessment of Quality of Life, and the Individual Recovery Outcomes Counter. Changes were analyzed across five pandemic periods using linear mixed models. RESULTS: Improvements in mental and psychosocial functioning, QoL, and recovery were observed over time, regardless of the COVID-19 pandemic period. However, progress was slower during the COVID-19 pandemic compared to pre-pandemic levels. No individual or treatment characteristics were significantly linked to changes in outcomes. CONCLUSION: The findings suggest that the COVID-19 pandemic had a minimal negative impact on individuals with SMI. This may be due to the marginal negative effects of the pandemic on this population, or the mitigating role of stabilizing factors within the current Dutch care models.
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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 | 0,000 | 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 ».