MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311064658 · doi:10.32920/ihtp.v2i3.1662

Examining the mental health impacts of the COVID-19 pandemic on international postsecondary students in Canada: A cross sectional analysis

2022· article· en· W4311064658 sur OpenAlexaffvenueabout
Shirui Tan, Fatih Şekercioğlu

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPandemicCross-sectional studyCoping (psychology)PsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthDepression (economics)Clinical psychologyMedicinePsychiatryNursingDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, the mental health challenges of university and college students are a considerable public health challenge that has been further exacerbated by the COVID-19 pandemic. Across Canada, international postsecondary students have reported experiencing increase financial stress, lack of social support, racist aggression, and travel restrictions. This cross-sectional study aimed to assess the mental health impacts of COVID-19 on international postsecondary students in Canada. Data from 177 international students attending universities and colleges in Canada was collected over a 2-month period. Results suggest 36.2% of all students reported a high level of perceived stress, with moderate to severe anxiety and depression symptoms reported by 64.4% of the sample. Stress (p = 0.015) along with anxiety and depression (p = 0.019) were significantly higher in female study participants. Coping strategies related to engaging in activities of daily living were identified. Strategies to support international students' mental health and well-being during the pandemic and beyond have been put forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Health Trends and PerspectivesMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207