COVID-19-Related Posttraumatic Stress in U.S. and Canadian Youth in the First Year of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective Disasters and public health emergencies raise child/adolescent risk for posttraumatic stress (PTS). This study examined prospective predictors of COVID-related PTS in a large sample of U.S. and Canadian youth. Demographics, pre-pandemic contextual factors, baseline clinical factors, and pandemic experiences were examined. We hypothesized pandemic proximity/exposure and pandemic-related financial hardship in the first seven months, as well as baseline resource insecurity, internalizing symptoms, and female gender, would predict subsequent COVID-related PTS.Method A prospective two-wave study of English- or Spanish-speaking youth ages 5–17 years (N = 1,413; 46.2% female; 33.4% racial/ethnic minority youth), and their caregivers, was conducted. The sample was recruited via crowdsourcing methods (e.g. existing community samples, advertisements, online recruitment). Data were collected via online caregiver-report surveys. Recruitment began 3/20/2020 (<10 days after pandemic declaration); follow-up assessments were collected M = 6.56 months later (7 months into pandemic).Results Maximum likelihood estimation linear regression indicated baseline internalizing problems, pre-pandemic food insecurity, and COVID-19-related financial hardship predicted youth PTS at follow-up, whereas COVID-19 proximity/exposure and youth gender, age, and race/ethnicity did not. Youth with baseline internalizing problems had eight times the odds of developing probable PTSD than youth without baseline internalizing problems. The effect of COVID-19-related financial hardship on PTS was particularly high among youth who went into the pandemic with food insecurity.Conclusion The financial toll the pandemic took on a child’s family and whether there were pre-pandemic mental health or resource-related vulnerabilities may have been more determinant of individual youth PTS than the child’s degree of direct COVID-19 proximity or family exposure.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».