How do the relationships among health phenomena explain the nursing students’ quality of life?
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: To know the direct relationships between stress, sleep quality, depressive symptoms, resiliency, and quality of life of nursing students. Less is known about how the simultaneous relationships between these variables may explain the nursing students’ quality of life remains unclear. We assessed how the simultaneous causal relationships among stress, depressive symptoms, sleep quality, and resilience explain the nursing students’ quality of life one year after starting a nursing degree program.Methods: This was a one-year longitudinal study. Data were gathered with validated tools from first university-year nursing students enrolled in two public Brazilian universities at the beginning (n = 117) and end (n = 100) of March 2016. The latent variable analysis- a complement of the R statistical package- was used to estimate the Structural Equation Modelling.Results: The final model showed good fitness and residues quality. Stress decreased sleep quality and increased the intensity of the depressive symptoms. Both of these, directly and indirectly, reduced the quality of life. Resiliency decreased stress levels and depressive symptoms and improved sleep quality.Conclusions: The academic environment has the potential for illnesses, impacting the quality of life. On other hand, resiliency plays a protective role on nursing students by reducing stress and its negative effects. Education institutions need to rethink their curricular elements, promote resilience and create actions to promote students’ health.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».