Trajectories of depression and anxiety symptoms over time in the transition to university: Their co-occurrence and the role of self-critical perfectionism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Little is known about how mental health symptoms develop during the transition to university. Most anxiety and depression research fails to consider how symptom development differs over time across different individuals, and how symptom co-occurrence influences the severity of mental health problems. Students ( N = 658) completed online surveys on mental health prior to starting university and every 2 months until April. To better understand mental health problems during this transitional period, latent class growth curve analyses were run to determine how anxiety and depressive symptoms co-develop over time, as well, if self-critical perfectionism was a transdiagnostic risk factor for more severe symptom trajectories in this transition. About 40% of students experienced depression and anxiety symptoms prior to entering/during the transition to university. There is substantial variation between students in terms of how they experience depression and anxiety symptoms, and research needs to take this heterogeneity into account to properly identify which students might benefit most from resources. Self-critical perfectionism was a transdiagnostic risk factor, such that students higher in this trait experienced more severe anxiety and depressive symptom trajectories during this transition. This research further implicates the importance of understanding and studying individual differences in symptom development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».