Assessment of knowledge and attitude of undergraduate students’ of Ahmadu Bello University Zaria towards depression
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Depression is a leading cause of disability worldwide and was projected to become the second most burdensome disease by 2020. While there is growing literature on the mental health literacy of adults, there has not been a parallel interest in mental health awareness of young people in Nigeria. Thus, the objective of this study was to assess the knowledge of and attitudes towards depression in undergraduate students. Methods: The study was a cross-sectional survey conducted from August to November 2019. Ethical approval for the study was sought from the University’s research ethics committee. Consenting students across all levels were then sampled and recruited. Participants were presented with the ‘friend in need’ questionnaire designed to elicit the participants’ recognition of mental health disorders depicted in the form of a vignette. Results: Out of the 415 questionnaires distributed, only 365 were adequately filled indicating an 88% response rate. The majority of the participants were female (62.5%) and a total of 132 respondents (36.2%) correctly identified and labelled the depression vignette. Insomnia was the most identified symptom (29%) of depression by the participants. More than onequarter (30%) of the participants reported that they would be extremely worried about the depressed character and believed it will take the character longer than a few months to recover (54%). Friends were the most recommended source of help (33.1%), followed by professionals (30.7%) and then others. Conclusion: It was established that university undergraduate students do not have adequate knowledge about depression.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».