Impact of the COVID-19 Pandemic on the Mental Health of College Students in India: Cross-sectional Web-Based Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has created a mental health crisis among college students in India due to lockdown restrictions, overwhelming numbers of COVID-19 cases, financial difficulty, etc. This mental health crisis has led to high degrees of fear, anxiety, and depression among college students. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate symptoms of fear, depression, and anxiety due to the COVID-19 pandemic among college students in India. METHODS: This cross-sectional web-based study was conducted using a Google Forms questionnaire. The Google Form included a sociodemographic questionnaire and psychometric scales evaluating the psychological and behavioral impacts of the COVID-19 pandemic. Thus, both qualitative and quantitative analyses were performed in the study. RESULTS: A total of 324 college students participated in this study, of whom 180 (55.6%) were male and 144 (44.4%) were female. After assessment of the psychometric scales, it was found that of the 324 students, 223 (68.8%) had high fear of COVID-19, 93 (28.7%) had moderate to severe depression, and 167 (51.5%) had mild to severe anxiety. Among the identified risk factors, having a family member who was infected with COVID-19 was significantly associated with anxiety and depression, with P values of .02 and .001, respectively. In addition, the correlations of the Fear of COVID-19 Scale with the Generalized Anxiety Disorder-7 scale and the Patient Health Questionnaire-9 were found to be 0.492 and 0.474, respectively. CONCLUSIONS: This research concludes that there is a very high fear of COVID-19 among students, along with anxiety and depression symptoms. This study also concludes that the Fear of COVID-19 Scale has a moderate positive correlation with the anxiety and depression scales, respectively.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 découle