Changes to Family Life, Youth COVID-19 Pandemic-Related Traumatic Stress, and the Youth Mental Health Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Traumatic stress symptoms increase the risk for mental health problems. We examine patterns of COVID-19-related changes in youth and family experiences (material hardships, behavior change, coping strategies), how these patterns vary with sociodemographic factors, and how COVID-19-related experiences associate with youth pandemic-related traumatic stress (PTS) symptoms.Method K-means clustering examined patterns of pandemic-related experiences in Environmental influences on Child Health Outcomes data (April 2020-August 2021; N = 9,139; 48% female), a demographically and regionally diverse sample. Clusters were characterized by sociodemographic factors measured pre-pandemic. Sparse partial least squares regression evaluated associations between cluster parameters and youth PTS symptoms in two samples (children [<13 years-old, n = 1,293]; adolescents [≥13 years-old], n = 1,272).Results Clustering replicated in the child and adolescent samples. One cluster reported more (HiChange) and one reported less (LoChange) pandemic-related change. The LoChange (versus HiChange) group included more Black individuals, single-parent households, and had lower income and education. PTS Scale scores were more associated with the youth’s own versus the parent/caregiver’s experiences. Nonetheless, across all youth, a report of “no change” in parent/caregiver behavior was associated with lower youth PTS Scale scores. For all children, lower PTS Scale scores are associated with the parent/caregiver being able to isolate. Use of coping strategies was not associated with lowered scores. Higher scores are associated with changes in youth health behaviors (e.g. eating, exercise, time outside), health care access, and increased media use.Conclusion Results provide information for public health guidance, which can minimize youth PTS symptoms now and in future health disasters: stability in health behaviors, access to healthcare, and ability to isolate are paramount.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».