A Longitudinal Cohort Study of Youth Mental Health and Substance use Before and During the COVID-19 Pandemic in Ontario, Canada: An Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundYouth mental health appears to have been negatively impacted by the COVID-19 pandemic. The impact on substance use is less clear, as is the impact on subgroups of youth, including those with pre-existing mental health or substance use challenges.ObjectiveThis hypothesis-generating study examines the longitudinal evolution of youth mental health and substance use from before the COVID-19 pandemic to over one year into the pandemic among youth with pre-existing mental health or substance use challenges.MethodA total of 168 youth aged 14–24 participated. Participants provided sociodemographic data, as well as internalizing disorder, externalizing disorder, and substance use data prior to the pandemic’s onset, then every two months between April 2020–2021. Linear mixed models and Generalized Estimating Equations were used to analyze the effect of time on mental health and substance use. Exploratory analyses were conducted to examine interactions with sociodemographic and clinical characteristics.ResultsThere was no change in internalizing or externalizing disorder scores from prior to the pandemic to any point throughout the first year of the pandemic. Substance use scores during the pandemic declined compared to pre-pandemic scores. Exploratory analyses suggest that students appear to have experienced more mental health repercussions than non-students; other sociodemographic and clinical characteristics did not appear to be associated with mental health or substance use trajectories.ConclusionsWhile mental health remained stable and substance use declined from before the COVID-19 pandemic to during the pandemic among youth with pre-existing mental health challenges, some youth experienced greater challenges than others. Longitudinal monitoring among various population subgroups is crucial to identifying higher risk populations. This information is needed to provide empirical evidence to inform future research directions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».