Predictors of mental health and academic outcomes in first-year university students: Identifying prevention and early-intervention targets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there is growing interest in mental health problems in university students there is limited understanding of the scope of need and determinants to inform intervention efforts. AIMS: To longitudinally examine the extent and persistence of mental health symptoms and the importance of psychosocial and lifestyle factors for student mental health and academic outcomes. METHOD: Undergraduates at a Canadian university were invited to complete electronic surveys at entry and completion of their first year. The baseline survey measured important distal and proximal risk factors and the follow-up assessed mental health and well-being. Surveys were linked to academic grades. Multivariable models of risk factors and mental health and academic outcomes were fit and adjusted for confounders. RESULTS: In 1530 students surveyed at entry to university 28% and 33% screened positive for clinically significant depressive and anxiety symptoms respectively, which increased to 36% and 39% at the completion of first year. Over the academic year, 14% of students reported suicidal thoughts and 1.6% suicide attempts. Moreover, there was persistence and overlap in these mental health outcomes. Modifiable psychosocial and lifestyle factors at entry were associated with positive screens for mental health outcomes at completion of first year, while anxiety and depressive symptoms were associated with lower grades and university well-being. CONCLUSIONS: Clinically significant mental health symptoms are common and persistent among first-year university students and have a negative impact on academic performance and well-being. A comprehensive mental health strategy that includes a whole university approach to prevention and targeted early-intervention measures and associated research is justified.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».