Trajectoires de la détresse psychologique et des perturbations sociales chez des enfants et des adolescents vivant à Montréal au cours de la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La pandémie de COVID-19 a perturbé la vie des jeunes, mais la plupart des études n'ont pas pris en compte la diversité des trajectoires psychologiques ni leur évolution. Cette étude visait à estimer la prévalence de la détresse psychologique chez les jeunes, à modéliser les trajectoires de détresse parmi les différentes classes latentes pendant et après la pandémie et à identifier les déterminants associés à ces classes. Méthodologie : L'étude EnCORE a suivi des enfants et des adolescents âgés de 2 à 17 ans au cours de cinq vagues de collecte de données (octobre 2020–mai 2023). La santé mentale a été évaluée à l’aide du supplément d’impact du Strengths and Difficulties Questionnaire. Des données sociodémographiques et sur les habitudes de vie ont également été recueillies. Des modèles de croissance à classes latentes (growth mixture models) ont identifié des classes distinctes de trajectoire de détresse et des régressions logistiques multinomiales ont identifié les déterminants associés à chaque classe. Résultats : La prévalence de la détresse variait de 10,4% à 19,5% au cours des cinq vagues. Parmi les 884 participants, trois classes ont été identifiées: Aucune détresse (81,1%), Légère Détresse (11,0%) et Détresse importante (7,9%). Les adolescents plus âgés étaient plus susceptibles d’appartenir à l’une des classes de détresse (OR [IC95%] Légère: 1,10 [1,04-1,15] ; Importante: 1,15 [1,08-1,22]), tandis que les jeunes dont les parents étaient plus instruits étaient moins susceptibles (baccalauréat Légère: 0,56 [0,33-0,95]; Importante: 0,34 [0,18-0,62] ; maîtrise ou plus Légère: 0,43 [0,25-0,76]; Importante: 0,37 [0,20-0,68]). Plusieurs facteurs liés au mode de vie, tels que les habitudes alimentaires, les interactions en personne, la durée du sommeil, l’activité physique et l’utilisation des réseaux sociaux, ont été identifiés comme des déterminants significatifs d’appartenance aux classes de détresse par rapport à la classe Aucune détresse. Conclusion : Les jeunes ont suivi des trajectoires distinctes de détresse psychologique pendant et après la pandémie de COVID-19. Comprendre les facteurs associés à ces trajectoires peut permettre de mieux orienter les stratégies de promotion et de prévention en santé mentale.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".