Bien-être des membres des Forces armées canadiennes pendant la pandémie de COVID-19 : influence des comportements propices à la santé
Bibliographic record
Abstract
Introduction La pandémie de COVID-19 a été associée à une augmentation de la dépression, de l’anxiété et de diverses autres répercussions négatives en santé mentale. Il est important de comprendre les comportements qui ont une influence positive sur la santé afin d’élaborer des stratégies de maintien et d’amélioration du bien-être pendant la pandémie. Méthodologie Cette étude a porté sur les membres de la Force régulière des Forces armées canadiennes (N = 13 668) qui ont participé à l’Enquête de l’Équipe de la Défense sur la COVID-19, mené en avril et mai 2020. Nous avons analysé le recours à des comportements propices à la santé et la mesure dans laquelle ces comportements ont été associés à l’anxiété, à la dépression et à des changements autodéclarés de l’état de santé et du stress par rapport à la période précédant la pandémie. Résultats La dépression et l’anxiété ont été ressenties par respectivement 14 % et 15 % des répondants, 36 % des personnes interrogées ont déclaré que leur santé mentale s’était altérée depuis le début de la pandémie et près de la moitié ont fait état d’une dégradation de leur santé physique et de niveaux de stress plus élevés. Les comportements les plus courants mentionnés par les répondants pour maintenir ou améliorer leur santé étaient faire de l’exercice physique en plein air, manger sainement et maintenir la connexion avec ses proches. Bien que la plupart des comportements aient été associés à de meilleurs résultats en matière de santé, la méditation et la connexion avec ses proches ont été corrélé à une moins bonne santé. Conclusion L’adoption de comportements comme l’exercice physique et une alimentation saine a généralement conduit à de meilleurs résultats pour la santé. Les liens inattendus en ce qui concerne la méditation et la connexion avec ses proches ont pu être recadrés en lien avec leur utilisation en période de stress chez les personnes aux prises avec des problèmes de santé mentale, en lien également avec des recherches antérieures sur les stratégies d’adaptation et enfin en lien avec les répercussions de la pandémie et de l’éloignement physique sur les liens sociaux. Ces conclusions pourraient avoir des répercussions sur le choix des stratégies de promotion de comportements sains pendant la pandémie et lors d’autres crises similaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".