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Enregistrement W6901956385 · doi:10.6084/m9.figshare.18982828

A longitudinal investigation of psychological distress in children during COVID-19: the role of socio-emotional vulnerability

2022· article· en· W6901956385 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyAnxiety sensitivityDistressRuminationObservational studyDepression (economics)Trait anxietyState-Trait Anxiety InventoryLongitudinal studyVulnerability (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the COVID-19 pandemic has increased the incidence of distress in youth, some children show increased resilience, emphasizing the need to better understand the predictors of distress in youth. This longitudinal study aimed to assess the combined impact of known socio-emotional predictors of stress-related psychopathology, namely anxiety sensitivity, anxiety trait, intolerance to uncertainty, and rumination, on COVID-related distress in healthy youth. A total of 92 parent-child dyads that previously participated in a laboratory-based experiment assessing observational fear learning in families between 2017 and 2019 (T0) were recontacted. Of them, 84 children aged between 9 and 14 agreed to participate. They completed online questionnaires in June 2020 (T1), September 2020 (T2), December 2020 (T3), and March 2021 (T4). Participants were free of mental illness at T0 and T1. To create a socio-emotional composite score (SECS), we measured anxiety sensitivity (Childhood Anxiety Sensitivity Index) at T0, trait anxiety (Trait subscale of the State-Trait Anxiety Inventory for Children (STAI-C)), intolerance to uncertainty (Intolerance of Uncertainty Scale for Children), and trait rumination (Children’s Response Style Scale) at T1 and created a weighted z-score. To assess symptoms of anxiety, post-traumatic stress (PTS), and depression in reaction to COVID-19, participants completed the State subscale of the STAI-C, the Children’s Revised Impact of Event Scale, and the Children’s Depression Inventory at T1–T4. Three general linear models were run with sex, age group (9–11 and 12+ years old), and SECS as predictors. Analyses revealed a SECS*Time interaction, with higher SECS predicting elevated anxiety symptoms at T1 and T4, and elevated PTS symptoms at T1 and T2. These results suggest that healthy youth endorsing high levels of socio-emotional vulnerability to psychopathology have a higher risk of suffering from anxiety and PTS, but not depressive symptoms, in the year following a major stressor. This longitudinal study conducted in Quebec, Canada shows that healthy youth endorsing elevated socio-emotional vulnerability, as assessed by a composite score, report greater post-traumatic stress and anxiety symptoms, but not depressive symptoms in response to the COVID-19 pandemic.The study also reveals that girls and adolescents present greater symptomatology as opposed to boys and younger children. This longitudinal study conducted in Quebec, Canada shows that healthy youth endorsing elevated socio-emotional vulnerability, as assessed by a composite score, report greater post-traumatic stress and anxiety symptoms, but not depressive symptoms in response to the COVID-19 pandemic. The study also reveals that girls and adolescents present greater symptomatology as opposed to boys and younger children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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