Real-time Mental Health Impact of the COVID-19 Pandemic on College Students: Ecological Momentary Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: College students' mental health may be disproportionally affected by the COVID-19 pandemic because of the abrupt shift off campus and subsequent loss of a social network and potential long-term impact on job prospects. OBJECTIVE: We sought to assess the nature of COVID-19's mental health impact among a sample of undergraduates who were experiencing the pandemic as it occurred in real time. METHODS: In total, 140 college students completed smartphone-based ecological momentary assessments of anxiety and optimism related to COVID-19 and other generic mental health variables 6 times daily. RESULTS: Participants completed >23,750 surveys. Overall, >75% of these surveys indicated at least some level of anxiety about COVID-19. On average, the proportion of responses each day at the highest levels of anxiety about COVID-19 was 7 times greater than the proportion of responses at the highest levels of non-COVID-19-specific anxiety. Structural change analyses indicated a significant downward trend in COVID-19 anxiety after the first week of June, but even at the lowest point, >15% of the participants in the sample still reported high levels of COVID-19 anxiety each day. Participants felt more anxious about COVID-19 on days when the number of new cases and deaths due to COVID-19 were higher. When participants felt anxious about COVID-19, they also felt sad, anxious (in general), and had a greater desire to drink and use drugs. Participants felt more optimistic about COVID-19 when they received more support from others and from their university. CONCLUSIONS: This study demonstrated the widespread mental health impact that COVID-19 has had on college 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».