Knowledge, attitude and perceptions of medical students towards mental health in a university in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of mental illness among medical students is high. A gap remains on what knowledge should be given to improve the attitudes and perceptions towards mental health. Despite the vast body of literature globally, no study has been conducted in Uganda to assess the levels of knowledge, attitude, and perception among medical students in Uganda. OBJECTIVE: To determine the level of knowledge, attitude, and perception and their associated factors among medical students in Uganda. METHODS: A cross-sectional study was done among 259 undergraduate medical students in a public university capturing information on knowledge, attitude, and perception towards mental health. Linear regression analysis was used to determine the factors associated with knowledge, attitude, and perception. RESULTS: About 77.72% had high knowledge, 49.29% had positive attitudes, and 46.92% had good perceptions of mental health. There was a significant positive relationship between attitude and perceptions towards mental illness. At multilevel analysis, being in year 4 increased the level of knowledge (β = 1.50 [95% confidence interval (CI) = 0.46-2.54], p = 0.005) while a positive history of mental illness worsened perceptions towards mental illness (β = -4.23 [95% CI = -7.44-1.03], p = 0.010). CONCLUSION: Medical students have a high level of knowledge about mental illness but the majority had poor attitudes and perceptions of mental illness. Exposure to psychiatry knowledge about mental illness in year four increased students' knowledge while prior experience with mental illness conditions was associated with poorer perceptions. The information present in this study can be used by policymakers and future researchers to design future studies and interventions to improve knowledge, perceptions, and attitudes especially among students who have a history of mental illness. Improvements in knowledge, attitude, and perception may improve the mental health services for the future patients of these medical students.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».