Assessment of Depression and Health-Related Quality of Life in Veterinary Medical Students: Use of the 2-Item Primary Care Evaluation of Mental Disorders Questionnaire (PRIME-MD PHQ) and the 8-Item Short Form-8 Survey (SF-8)
Notice bibliographique
Résumé
Depression and health-related quality of life (HRQOL) are major concerns affecting veterinary students' well-being. Shorter versions of instruments to assess depression and HRQOL are timesaving and preferable. To the authors' knowledge there are no studies available that assess HRQOL in veterinary students. The objectives of this study were to screen veterinary students for depression during two semesters using a 2-item Primary Care Evaluation of Mental Disorders Procedure Health Questionnaire (PRIME-MD PHQ), and to assess HRQOL over two semesters using the Optum Short Form-8 (SF-8) Health Survey. A cohort of 273 students from two classes were invited to complete the PRIME-MD PHQ and the SF-8 survey during the fall semester of their first year, and again in the spring semester of the second year. Descriptive statistics, factor analysis, multiple regression, and logistic regression were used to perform data analysis. The proportion of students with symptoms of depression was high, ranging from 37.4% to 56.8% between the two classes. The SF-8 survey indicated a mental component summary (MCS) score of <50, indicating poor mental health for both classes, whereas the physical component summary (PCS) was >50, suggesting good physical health. Female students (p =.043) had low MCS scores compared to males. Students from both classes had lower MCS scores in spring compared to fall (p =.019). The PRIME-MD PHQ and the SF-8 were acceptable instruments for assessing depression and HRQOL in veterinary students, respectively.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».