“Complicated and Overwhelming”: Examining the Mental Health and Well-being of Undergraduate Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Many students report feeling overwhelmed and stressed as they complete their academic programs given their developmental stage. Within nursing education, there are many factors that may affect the mental health and well-being of undergraduate nursing students. The literature regarding mental health and well-being in undergraduate nursing students indicates that academic pressures and poor coping skills often results in high levels of stress and anxiety. This mixed methods study explored the mental health concerns and levels of flourishing of undergraduate nursing students at the University of Calgary. Using an online survey, 159 participants completed the CCAPS-34 questionnaire and Flourishing Scale questions. Participants also answered open ended questions on what aspects of their nursing experiences affected their well-being and what the Faculty of Nursing could do to improve student mental health and well-being outcomes. Overall, undergraduate nursing students showed higher levels of flourishing despite also identifying moderate levels of concerns including depression, anxiety, and stress. Predominant themes related to well-being were that: the high academic workload led to high levels of stress and anxiety, the order of theory and clinical courses negatively impacted students’ learning experiences, the learning environment was often not supportive of students experiencing mental health concerns, and that more could be done by the faculty to increase student wellness. With the implications and considerations of this study, it is possible to make changes in academic programming and curriculum that will increase resiliency and positive copings skills in nursing students.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».