Mental Health Problems and Associated Factors in Chinese High School Students in Henan Province: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one in five adolescents experience mental health problems globally. However, studies on mental health problems in Chinese high school students are few. Therefore, this study examined the status and associated factors of mental health problems in high school students in China. A stratified two-stage cluster sampling procedure was adopted, leading to a final sample of 15,055 participants from 46 high schools in all 17 provincial cities of Henan province, China. Self-reported questionnaires were used to collect the data. A mental health problems variable was assessed using the Mental Health Inventory of Middle School Students. The positive rate of mental health problems among high school students was 41.8%, with a male predominance (43.3% versus 40.2% in females; p < 0.01). The most frequent mental health problem was academic stress (58.9%). Higher grades, physical disease, chronic constipation, alcohol consumption, engagement in sexual behavior, residence on campus, and living in nonurban areas and with single-parent families were significantly associated with higher odds of having mental health problems (p < 0.05). We suggest that the prevention of mental health problems in high school students be strengthened, especially in students with physical illnesses, unhealthy behaviors, and single-parent families.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».