Adversity and Risk of Adolescent Mental Health Admission During COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent mental health was a major problem during the COVID-19 pandemic. We determined the extent to which adolescents with a history of adversity were at risk of mental health hospitalization during the pandemic. We conducted a longitudinal cohort study of 303,378 adolescents from Quebec, Canada, who were age 10-14 years at the start of the pandemic. The main exposure was early life adversity, which included childhood adversity as well as maternal history of adversity or mental illness. The main outcome was hospitalization for a psychiatric disorder, substance use disorder, or suicide attempt between March 2020 and March 2023. We used Cox regression models to compute adjusted hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association of adversity with risk of mental health admission during the pandemic. Adolescents with a history of childhood adversity were 6-9 times more likely to be admitted for a psychiatric disorder (HR 5.79, 95% CI 4.82-6.95), substance use disorder (HR 8.89, 95% CI 6.36-12.43), or suicide attempt (HR 6.93, 95% CI 4.85-9.90) during the pandemic, compared with other adolescents. Adolescents whose mothers experienced adversity or whose mothers had mental illness were 2-6 times more likely to be admitted for mental disorders. Associations were present for both sexes, although adversity was particularly associated with substance use disorders among males. Having a history of childhood or maternal adversity was a strong risk factor for mental health hospitalization among adolescents during the pandemic.
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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 | 0,001 | 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 ».