Explanatory Models for Mental Distress Among University Students in Ethiopia: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socio-culturally determined processes account for how individuals give meanings to health, illness, causal attributions, expectations from treatment, and related outcomes. There is limited evidence of explanatory models for mental distress among higher education institutions in Ethiopia. The objective of this study was to explore the explanatory models for mental distress among Wolaita Sodo University. METHODS: The current study used a phenomenological research approach, and we collected data from 21 students. The participants were purposively recruited based on eligibility criteria. Semi-structured interviews were conducted from December 2017 to January 2018 using the Short Explanatory Models Interview. The interviews were audio-recorded, transcribed into the Amharic language and translated into English. Data were analyzed using framework analysis with the assistance of open code software 4.02. RESULTS: Most students experienced symptoms of being anxious, fatigue, headaches and feelings of hopelessness. They labeled these symptoms like anxiety or stress. The most commonly reported causal explanations were psychosocial factors. Students perceived that their anxiety or stress was severe that mainly affected their mind, which in turn impacted their interactions with others, academic result, emotions and motivation to study. Almost all the students received care from informal sources, although they wanted to receive care from mental health professionals. They managed their mental distress using positive as well as negative coping strategies. CONCLUSION: The policy implication of our findings is that mental health interventions in higher education institutions in Ethiopia should take into account the explanatory models of students' psychological distress.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».