Precollege and In-College Bullying Experiences and Health-Related Quality of Life Among College Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Bullying is a commonly occurring problem behavior in youths that could lead to long-term health effects. However, the impact of school bullying experiences on health-related quality of life (HRQOL) among college students has been relatively underexplored. This study aimed to describe school bullying experiences and to empirically examine their associations with HRQOL among college students in Taiwan. METHODS: Self-administered survey data (response rate 84.2%) were collected from 1452 college students in 2013 by using proportional stratified cluster sampling. Different types of bullying experiences (ie, physical, verbal, relational, and cyber) before and in college, for bullies and victims, were measured. HRQOL was assessed by the World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-BREF) Taiwan version. RESULTS: College students with cyber bullying-victimization experiences before college (β 0.060) reported significantly higher HRQOL in physical health. Regarding social relationships, those with verbal (β -0.086) and relational (β -0.056) bullying-victimization experiences, both before and in college, reported significantly lower HRQOL, whereas those with verbal (β 0.130) and relational (β 0.072) bullying-perpetration experiences in both periods reported significantly higher HRQOL. Students with cyber bullying-victimization experiences in college (β 0.068) reported significantly higher HRQOL in the environment domain. Last, the effects of verbal and relational bullying-victimization experiences on psychological HRQOL could be mediated and manifested through depression. CONCLUSIONS: Various types of bullying experiences occurring before and in college were differentially associated with HRQOL in different domains. These findings underscore the importance of developing school policies and health education initiatives to prevent school bullying and ameliorate its short-term and long-term effects on HRQOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».