Mental health seeking behaviour of women university students: An intersectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
This research study explored the mental health seeking behaviour of racialized and non-racialized female students at a large size public university located in Ontario, Canada. A sample consisting of 570 students participated in the cross-sectional survey. The majority (n = 413, 84.1%) were identified as Canadian racialized female students. The remainder (n = 78, 15.9%) were Canadian non-racialized female students, identifying with dominant Canadian culture. We contended that intersectionality, an emergent theoretical and methodological public health framework, provides a powerful tool for understanding these complex interlocking experiences in the context of mental health. High levels of depression and anxiety symptoms were reported by both the racialized non-racialized female students. The proportion of students with CES-D scores > 16 (indicating that may suffer from depression) was higher among the female racialized students (n = 265, 64.2%) than the non-racialized female students (n = 39, 50.0%). Approximately, half of the racialized students (n = 202, 48.9%) had BAS scores > 10 indicating that they may suffer from anxiety. About half (n = 38, 48.7%) of the non-racialized students also had BAS scores > 10 indicating that they may suffer from anxiety. The findings of this research study advocate university governance, healthcare professionals, and counsellors need to improve their services to address the specific needs and concerns of racialized students. Future research should focus on how findings can be translated into practice by designing culturally adaptive treatment modalities, that focus on resolving mental health problems in racialized and non-racialized female students especially in times of crisis similar to the Corvid-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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.
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 ».