Impact of Socio-Psychological Issues Among University Students During Lockdown in Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The rapid COVID-19 spread is instigating a tremendous amount of concern and anxiety among the people of Pakistan. Students from Pakistan's four most prestigious universities were surveyed for the cross-sectional web-based study. An online questionnaire was distributed (Generalized Anxiety Disorder (GAD) 7-item scale, depression (9-item PHQ (patient health questionnaire)), as well as discomfort sources (14-items) via Google forms. Total 100 replies (with an age of 21.7 years’ average and a range of 3.5 years, and a 70.5% female representation) were received. According to our findings, moderate-severe anxiety and sadness (a score of 10) were found in 34% and 46% of students, respectively. Population over the age of 31 had a much lower level of depression than those under the age of 30. In comparison to females, males were found to have considerably lesser levels of depression and anxiety. Established anxiety was found to be more prevalent among those who had a close family member, acquaintance, or friend who had a mental illness. COVID-19 pandemic's negative consequences on daily living followed by the rapid spread of the disease were the primary sources of distress. Students' mental health is negatively impacted by COVID-19. They use active coping, spiritual/ religious coping, self-distraction, and acceptance as the most typical coping methods. During the pandemic, it is suggested that pupils' mental health is not ignored. Keywords: COVID-19, Anxiety, Depression, University Students, Karachi, Pakistan DOI: 10.7176/JESD/13-6-10 Publication date: March 31 st 2022
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».