Impact of the COVID-19 pandemic on the experience and mental health of university students studying in Canada and the UK: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the impact of the COVID-19 pandemic on the experiences and mental health of university students. DESIGN: A cross-sectional study consisting of an electronic survey about students' experiences and concerns during the pandemic and the associated impact. In addition to the quantitative analysis, free-text responses were extracted and analysed using a framework technique. SETTING: Queen's University in Canada and the University of Oxford in the UK. PARTICIPANTS: Undergraduate students at Queen's University and first-year undergraduate students at the University of Oxford were invited to complete the COVID-19 supplement survey. This study included data from 3013 Queen's students as the primary focus and 339 Oxford students as a secondary comparison. RESULTS: p<0.01) than males. A similar trend was seen among Oxford students. Students' concerns were wide ranging including those related to their learning experience, finances and future academic and career prospects. 78.9% of Queen's students and 50.4% of first-year Oxford students reported worries about the long-term impact on their academic and job prospects. A sizeable proportion of students also reported that the pandemic negatively impacted their plans to continue at university (29.4% of Queen's, 14.2% of Oxford) and disrupted activities important to their mental well-being. Key themes identified in the qualitative component included the negative impacts of social isolation, challenging academic changes and disruption to support services and means of coping. CONCLUSIONS: Overall, findings underscore the importance of addressing areas of student concern and the aspects of student life negatively impacted by the pandemic in order to maintain student well-being and support a successful university experience.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».