Unequal Burdens: A Literature Review on COVID-19’s Impact on Black Mental Health in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: For the Black community, pre-existing challenges in the Social Determinants of Health (SDOH) were further stressed by COVID-19 pandemic-related stressors. With poor access to healthcare resources and inequitable social circumstances, the mental health of the Black community continues to deteriorate. Objectives: The purpose of this study is to elucidate how the COVID-19 pandemic impacted the mental health of the Black community within Canada through the exacerbation of social stressors. Methods: A literature review was conducted using PubMed, Google Scholar, and broad Google searches relating to the mental health state of Black Canadians during the pandemic. Searches were limited to 2019-2025, yielding four articles meeting the inclusion criteria. Results: The literature review produced four articles, all of which identified compounding effects that placed strain on SDOH and were found to be associated with poor mental health outcomes within the Black community. Some of these effects create obstacles that hinder efforts to improve poor mental health outcomes. Conclusion: Historically strained SDOH made the Black community more susceptible to the negative impacts of pandemic-related stressors, and there are structural and systemic barriers in place that require intervention. Clinicians can provide culturally competent care to address specific concerns in the Black community. Community initiatives can also integrate Black advocates and organizations to ensure applicability and cultural sensitivity to the particular needs of the Black community and increase utilization.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».