A Cross-sectional Analysis of the Impact of COVID-19 Related Stressors on Canadian University Students’ Mental Health and Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundNational, cross-sectional data suggests that over one third of young, post-secondary aged adults are endorsing moderate to severe levels of anxiety and depression in the wake of the COVID-19 pandemic. The purpose of this study was to evaluate the impact of pandemic-related stressors on university students’ levels of psychological distress, using a large sample of students attending schools across Canada.MethodsThis study analyzed the first data time point of a cross-sectional, repeated measures study of university student stress completed during the 2020-2021 academic year. Participants (n= 4954) were students attending fourteen universities across Canada. Participants completed an online survey that included questions about demographics, stress, COVID-19 diagnosis history, psychological distress, history of mental illness, and resilience.ResultsParticipants reported the highest mean severity of stress ratings for the following COVID-19 related stressors: the pandemic’s effect on academics (X̅= 2.76, SD= 1.06) and uncertainty around how long the pandemic will last (X̅= 2.68, SD= 0.95). Average psychological distress score was high in this sample (X̅= 28.67, SD= 9.53) with nearly half the sample scoring in the ‘severe distress’ category. Modified log poisson regression models were stratified by high/low resiliency. Within the low resilience stratum, the strongest associations were observed for: COVID-19’s effect on academics (RR= 1.14 [95% CI 1.08, 1.20]); difficulties accessing health care during the pandemic (RR= 1.12 [95% CI 1.07, 1.18]); and loneliness as a result of quarantine/self-isolation (R= 1.11 [95% CI 1.06, 1.16]). Within the high resilience stratum, the strongest associations were observed for: COVID-19’s effect on academics (RR= 1.32 [95% CI 1.25, 1.41]); difficulties accessing healthcare during the pandemic (RR= 1.25 [95% CI 1.18, 1.33])); and uncertainty around how long the pandemic will last (RR= 1.24 [95% CI 1.16, 1.32]). Notably, larger effects were observed for those in the high resilience stratum, contrary to expectations.ConclusionsThe results of this study suggest that students’ psychological distress has been significantly impacted by the COVID-19 pandemic. In order to effectively support students’ wellbeing throughout the pandemic and beyond, improved understanding of stress related to COVID-19 is needed. Implications of this study and areas for future research are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».