COVID-19 in Rural Ontario Communities: Exploring Women’s Mental Health During a Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Socio-demographic inequities in mental health were magnified by COVID-19, with women experiencing greater household burden with less support in Canada and globally. While some health patterns during COVID-19 have been observed globally, there is a research gap in rural mental health during COVID-19 in Canada. We hypothesize there is a disparity in mental health decline during COVID-19 between men and women. METHODS: In rural Ontario, mental health was measured through a survey of approximately 18,000 individuals living in seven counties. In 2021, survey respondents were asked to rate their mental health prior to and during COVID-19. Women reported poorer mental health during COVID-19 in comparison to men when tested via chi-squared tests, odds ratios, and percentage change. Responses to survey questions regarding social, financial, and mental health support were then evaluated. FINDINGS: We found significant disparities in mental health ratings before and during COVID-19 between men and women. Women reported poorer mental health, increased substance use, and increased worry about social, financial, and community stressors. Respondents who self-identified as a woman were associated with poorer mental health outcomes. CONCLUSIONS: Interventions should be specific to geographic communities as well as individual needs (e.g., additional financial and childcare support). Rural communities need to be considered as independent geographies rather than as one geography (i.e., urban vs. rural).
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».