The Impact of COVID-19 on Mental Health and Healthcare in Youth with Chronic Physical Illness and Their Families
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disproportionately impacted youth with chronic physical illness (CPI) and their caregivers. Emerging research aimed at understanding the impacts of the pandemic on this population is predominantly quantitative, lacking qualitative insights. This study used a qualitative approach to examine the experiences of COVID-19 among youth with CPI and their families, exploring how the pandemic impacted their mental health and use of mental health services. Using a constructivist paradigm and a phenomenological approach, semi-structured interviews were conducted with youth with CPI (n = 8) and their primary caregiver (n = 13) between March 2021 and May 2021. Thematic analysis was used to identify three key themes: (1) mental health impact on youth, (2) caregiver mental health declines, and (3) variability in the experiences of mental healthcare. The findings highlight the heightened depression, anxiety, and stress among youth with CPI and their caregivers, exacerbated by loneliness, uncertainty, and social restrictions, while also revealing that virtual mental healthcare was perceived as less effective than in-person care, which was valued for its human connection, privacy, and comfort. These results emphasize the need for improved, comprehensive mental healthcare and the adoption of family-centred care models to strengthen caregiver–youth relationships and better integrate physical and mental healthcare to improve health outcomes for this population.
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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 ».