Impact of the COVID-19 pandemic on the mental health and learning of college and university students: a protocol of systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: COVID-19 has a serious impact on people's physical health and mental health. The COVID-19 pandemic forced college and university students to take online classes, which may have bad impacts on students' learning. In addition, the students lost many job opportunities during the pandemic. Faced with employment and study pressure and worried about the epidemic, college and university students were prone to increased overall negative emotion, anxiety and depression. Therefore, this systematic review and meta-analysis will be conducted to explore the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health and learning of college and university students. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct electronic literature search of the PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science and Chinese National Knowledge Infrastructure databases. Two researchers will independently screen the studies, extract data and assess the quality of the included studies. Any disagreement will be resolved by the third investigator. The Newcastle-Ottawa Scale and other tools will be used to assess the risk of bias, according to the study design of included studies. OR, risk ratio, mean difference and 95% CI will be considered as the effect size. Heterogeneity between studies will be assessed by subgroup and sensitivity analysis, and publication bias will be detected by funnel plots, Begg's test and Egger's test. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review and meta-analysis involves no patient contact and no interaction with healthcare providers or systems. We will disseminate the findings of this study through the presentation at scientific conferences and publication in a peer-reviewed journal. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020201132.
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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 | 0,099 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,004 |
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 ».