The association between local public health unit funding and adolescent mental health during the COVID-19 pandemic: Longitudinal findings from the Ontario public health information database (OPHID) and COMPASS studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health units (PHU) require adequate funding to service the needs of their community. This study examined the association between PHU funding and adolescent mental health trajectories from 2018-19 to 2020-21 in Ontario, Canada. METHODS: Longitudinal adolescent data from the Cannabis, Obesity, Mental health, Physical activity, Alcohol, Smoking, and Sedentary behaviour (COMPASS) study (n = 6043) was used. Adolescents reported on depression and anxiety symptoms via questionnaire. Data on funding from 12 PHUs was obtained from the Ontario Public Health Information Database. We used multilevel growth curve analyses to estimate whether PHU funding modified trajectories of depressive and anxiety symptoms while adjusting for student, school, and area-level covariates. We also tested for heterogeneity by gender and performed gender stratified analyses. RESULTS: PHU funding modified depression trajectories. Differences in depression scores by level of PHU funding were not significant at each time point. However, students attending schools in areas with lower PHU funding had smaller rates of growth in depression from 2018-19 to 2019-20 (Low PHU: ∂ = 0.50, 95 % CI: 0.27, 0.74; High PHU: ∂ = 1.10, 95 % CI: 0.81, 1.39), but larger rates of growth from 2019-20 to 2020-21 (Low PHU: ∂ = 1.66, 95 % CI: 1.32, 2.00; High PHU: ∂ = 0.70, 95 % CI: 0.35, 1.05). Findings were similar in female stratified models. PHU funding did not modify anxiety trajectories. CONCLUSION: Trajectories of adolescent depression symptoms, particularly females, during the COVID-19 pandemic may have been modified by the level of PHU funding. More research over a longer period and in different jurisdictions is needed.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».