Impacts of the COVID-19 public health restrictions on substance use, mental health, and psychosocial functioning among individuals with alcohol use disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has been associated with major psychosocial disruptions and there is particular concern for individuals with substance use disorders. Objectives: This study characterized the psychosocial and experiential impacts of the pandemic on individuals seeking alcohol use disorder (AUD) recovery, including pandemic impacts on self-reported drinking, heavy drinking, tobacco, cannabis, and stimulant use. Methods: Participants were 125 AUD+ individuals (% males: 57.60; Mage = 49.11, SD = 12.13) reporting on substance use from January 1st–24th March, 2020 (pre-pandemic) and since the stay-at-home orders commenced, 24th March–June 28th 2020 (intra-pandemic). Within-subjects changes were examined and a latent profile analysis was performed to identify subgroups differentially impacted by the pandemic. Results: Large proportions reported psychosocial impacts of COVID-19, but drinking and other substance use did not reveal significant changes. Latent profile analyses revealed two subgroups: Profile 1 (n = 41/125), “Moderately Impacted”) and Profile 2 (n = 84/125), “Severely Impacted”). Compared to the pre-pandemic period, the group that was moderately impacted by the pandemic exhibited significantly fewer heavy drinking days (p = .02) during the intra-pandemic period, but no other substance use changes. The group showing severe pandemic impacts did not exhibit changes in alcohol or other drug use but evidenced more severe anxiety and depression (ps < .001). Conclusions: We found heterogeneous subtypes of pandemic-related impacts in AUD recovery patients. There is need to provide psychosocial support to this particular population and further monitoring substance use and mental health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».