Association of youth climate worry with current and past mental health symptoms: A longitudinal population-based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Young people are worried about climate change but the association between climate worry and current and past mental health has not been examined in population-based samples. OBJECTIVES: To examine 1) the prevalence of worry about climate change at age 23-years and its association with contemporaneous mental health symptoms, and 2) and adolescent mental health symptoms. METHODS: We used a Canadian population-based birth cohort (n=1325) to examine associations between 1) climate change at age 23-years and concurrent anxiety, depression, and suicidal behaviors, and 2) mental health at age 15 and 17 years defined as anxiety, depression, aggression-opposition, inattention-hyperactivity. We adjusted for participants’ socioeconomic status, childhood IQ, sex, and parental history of psychopathology. RESULTS: Most participants were worried about climate change: 190 (14.3%) were extremely worried, 553 (41.7%) were somewhat worried, 383 (28.9%) were very worried, and 199 (15.0%) were not at all worried. Worry about climate change was associated with significantly elevated contemporaneous anxiety, depression, and suicidal thoughts. In longitudinal analysis, adolescent anxiety was associated with higher climate change worry at age 23-years while adolescent aggression-opposition was associated with lower climate change worry. CONCLUSIONS: Worry about climate change is associated with contemporaneous mental health symptoms. However, longitudinal analysis suggests that this is largely explained by prior mental health, with adolescent anxiety symptoms linked with higher worry and aggression-opposition with lower worry. Future studies should aim to better define the dimensions of climate anxiety and track it alongside symptoms using prospective follow-up studies. DISCLOSURE OF INTEREST: None Declared
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».