Contributions of Social Support to Mitigate the Impact of the COVID-19 Pandemic on Pediatric Depressive and Irritability Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Prior research, including my initial research on the mental health of children inSouthwestern Ontario, highlighted the broad, widespread impact of the COVID-19 pandemic on the mental health of adults, children, and youth, globally, including the potential for social support to attenuate the harmful impact of the pandemic. Social support, one’s belief that others will help in times of need, may protect against the impact of myriad life stressors on the development of psychopathology. The present study examines the potential for social support to mitigate the longitudinal impact of the COVID-19 pandemic on children’s irritability and depressive symptoms. Families (N = 317) encompassing one child aged 8 to 13 and a parent or guardian reported on children’s perception of social support, irritability, and depressive symptoms at baseline assessment and seven follow-up assessments over nine months between June 2020 and December 2021. Although depressive and irritability symptoms fluctuated over time, children’s initial perception of social support availability from family and friends did not predict interindividual variability in irritability or depressive symptom change over time. Social support fluctuated over time but showed no systematic increase or decrease. At each monthly assessment, social support was associated with child- and parent- or guardian-report of children’s symptomatology; children self-reported, and parents or guardians observed, lower symptomatology on months when children reported higher social support. Findings highlight the importance of social support for pediatric depression and irritability and suggest that social support may be bolstered during public health crises to assist children.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».