Étude prospective des préoccupations financières, des changements de l’état de santé mentale et de l’effet modérateur du soutien social chez les adolescents canadiens pendant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Introduction La pandémie de COVID-19 a intensifié les effets des facteurs de risque associés à la santé mentale des adolescents, en particulier les préoccupations financières. Par ailleurs, on sait que le soutien social offre une protection contre les problèmes de santé mentale pendant les périodes de stress. C’est dans ce cadre que nous avons exploré l’effet des préoccupations financières sur les variations des symptômes d’anxiété et de dépression chez les adolescents canadiens avant et pendant la pandémie, pour déterminer si le soutien social apporté par la famille et les amis modérait ces variations. Méthodologie Nous avons analysé des données couplées sur deux ans provenant des vagues 2018-2019 (avant la pandémie) et 2020-2021 (pendant la pandémie) de l’étude COMPASS pour 12 995 élèves canadiens du secondaire. Nous avons réalisé une série de régressions linéaires multiniveaux pour explorer les principales hypothèses à l’étude. Résultats Les élèves ont obtenu un score moyen de 7,2 (écart-type : 5,8) pour l’anxiété (échelle GAD-7) et de 10,0 (6,5) pour la dépression (échelle CESD-10), et 16,1 % des élèves ont déclaré avoir eu des préoccupations financières pendant la pandémie. Les préoccupations financières ont constitué un facteur de prédiction important et statistiquement significatif de scores d’anxiété plus élevés (+1,7 entre ceux qui ont répondu « vrai/le plus souvent vrai » et ceux qui ont répondu « faux/le plus souvent faux ») pendant la pandémie, mais non en ce qui concerne les scores de dépression. Il existe un lien entre un faible soutien de la part de la famille et des amis et l’anxiété ainsi qu’entre un faible soutien de la part de la famille et la dépression. Aucune interaction importante n’a été observée entre le soutien social et les préoccupations financières. Conclusion Les préoccupations financières liées à la pandémie ont été fortement associées à l’anxiété dans notre large échantillon d’adolescents canadiens. Les initiatives cliniques et sanitaires doivent tenir compte des préoccupations financières des adolescents et de leurs liens avec l’anxiété en période de crise.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".