Supporting young people through the COVID-19 pandemic and beyond: a multi-site qualitative longitudinal study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Throughout the COVID-19 pandemic, youth have experienced substantial stress due to abrupt changes in education, finances, and social life, compounding pre-existing stressors. With youth (ages 15–26) often at critical points in development, they are vulnerable to long-term mental health challenges brought on by pandemic trauma. Methods To identify youth experiences throughout the pandemic and examine changes over time, we conducted semi-structured interviews among n = 141 youth in two Canadian provinces (Ontario and British Columbia) and across the country of Ireland at three time points over the course of more than one year (August 2020-October 2021). We conducted a qualitative longitudinal analysis using an inductive content approach. Results Categories identified were (1) coping with hardship; (2) opportunities for growth; (3) adapting to new ways of accessing services; (4) mixed views on the pandemic: attitudes, behaviour, and perception of policy response; (5) navigating COVID-19 information; (6) transitioning to life after the pandemic; and (7) youth-led recommendations for government and service response. The findings also reveal trends in health and wellness in accordance with prolonged periods of lockdown, changes in weather, and return to normalcy after the availability of COVID-19 vaccines. Key recommendations from youth include incorporating youth voice into decision making, communicating public health information effectively to youth, enhancing service delivery post-pandemic, and planning for future pandemics. Conclusions These results provide insights into the extensive longitudinal impacts of the COVID-19 pandemic on young people across three geographical locations. Actively involving youth in decision making roles for future pandemics or public health emergencies is critical.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,168 | 0,002 |
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 découle