Health, Psychological Distress, and Functioning During the COVID-19 Pandemic Among Danish Adults with and Without a Preexisting Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper was to evaluate health, psychological distress, and functioning during the COVID-19 pandemic among Danish adults with and without a history of mental illness. Data were drawn from three online surveys conducted in May 2020 (n = 3134), January 2021 (n = 1170), and January 2022 (n = 1174) as part of the Danish contribution to the Collaborative Outcomes study on Health and Functioning during Infection Times (COH-FIT). The prevalence of mental and physical health issues, psychological distress (stress, sleep problems, loneliness, and boredom) and levels of functioning (self-care, interpersonal relationships, hobbies/leisure, and work/education) were evaluated at four different time points stratified by history of mental illness. Findings indicated that physical health was not differentially affected between people with and without prior mental illness. However, mental health declined significantly more among respondents with a history of mental illness. While levels of stress did not differ between the two groups, boredom was more pronounced in May 2020 among those with prior mental illness. Loneliness was significantly higher in this group in January 2021. Sleep disturbances were more pronounced for respondents with former mental illness during the whole period. A decline in functioning was observed in people both with and without a former mental illness. It seemed a little more pronounced for people with mental illness but seldom reached statistical significance. For all measures of health, distress, and functioning, 10-20% of respondents reported improvements in health, distress, and functioning during the pandemic, with stress showing the most improvement-one third of participants reported feeling less stressed. In most of the parameters measured, the influence of the COVID-19 pandemic seemed to decrease with time. However, the effects were not uniform, and more investigations are needed to understand the whole picture.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».