Mental Health Problems among College Students in India during the COVID-19 Pandemic in the Context of Disruptions in Academics and Interpersonal Relationships
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has led to significant disruptions in daily lives, contributing to mental health problems around the world, with young adults being a particularly vulnerable population for mental health problems (Varma et al., 2021). In the current study, we explored perspectives on how the pandemic had affected their lives, and examined frequency of mental health problems among college students in India during the middle phase of the pandemic. Participants (N = 455, 65% women, Mage = 20.62 years) responded to open-ended questions and completed self-report measures of anxiety, depressive symptoms, emotion dysregulation, and dysfunctional coping, and skills use. Thematic analysis of open-ended responses yielded nine themes across three domains: Major concerns, impact on academics and learning, and impact on relationships. Mental health symptomatology was identified as the most common concern, and approximately 50% of the sample scored above the clinical cut off on the self-report measure for either anxiety or depression, indicating a moderately high level of distress. Difficulties in effectively regulating one’s negative emotions and dysfunctional coping uniquely predicted higher anxiety and depression, whereas adaptive coping predicted lower depression. The findings demonstrate that college students in India are struggling with mental health during the pandemic. Facilitating emotion regulation and coping may be potential targets for intervention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».