Lifestyle in Undergraduate Students and Demographically Matched Controls during the COVID-19 Pandemic in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have used a multidimensional approach to describe lifestyle changes among undergraduate students during the COVID-19 pandemic or have included controls. This study aimed to evaluate lifestyle behaviors and mental health of undergraduate students and compare them with an age and sex-matched control group. A cross-sectional web survey using snowball sampling was conducted several months after the beginning of COVID-19 pandemic in Spain. A sample of 221 students was recruited. The main outcome was the total SMILE-C score. Students showed a better SMILE-C score than controls (79.8 + 8.1 vs. 77.2 + 8.3; p < 0.001), although these differences disappeared after controlling for covariates. While groups did not differ in the screenings of depression and alcohol abuse, students reported lower rates of anxiety (28.5% vs. 37.1%; p = 0.042). A lower number of cohabitants, poorer self-perceived health and positive screening for depression and anxiety, or for depression only were independently associated (p < 0.05) with unhealthier lifestyles in both groups. History of mental illness and financial difficulties were predictors of unhealthier lifestyles for students, whereas totally/moderate changes in substance abuse and stress management (p < 0.05) were predictors for the members of the control group. Several months after the pandemic, undergraduate students and other young adults had similar lifestyles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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 ».