Mental health challenges, treatment experiences, and care needs of post-secondary students: a cross-sectional mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Post-secondary students are at a greater risk of developing mental health problems than the general population. However, they present meagre rates of treatment-seeking behaviours. This elevated prevalence of mental health problems, particularly after the COVID-19 pandemic, can lead to distress, poor academic performance, and lower job prospects following the completion of their education. To address the needs of this population, it is important to understand students' perceptions of mental health and the barriers preventing or limiting their access to care. Methods: A broad-scoping online survey was publicly distributed to post-secondary students, collecting demographic, sociocultural, economic, and educational information while assessing various components of mental health. Results: In total, 448 students across post-secondary institutions in Ontario, Canada, responded to the survey. Over a third (n = 170; 38.6%) of respondents reported a formal mental health diagnosis. Depression and generalized anxiety disorder were the most commonly reported diagnoses. Most respondents felt that post-secondary students have poor mental health (n = 253; 60.5%) and inadequate coping strategies (n = 261; 62.4%). The most frequently reported barriers to care were financial (n = 214; 50.5%), long wait times (n = 202; 47.6%), insufficient resources (n = 165; 38.9%), time constraints (n = 148; 34.9%), stigma (n = 133; 31.4%), cultural barriers (n = 108; 25.5%), and past negative experiences with mental health care (n = 86; 20.3%). Most students felt their post-secondary institution needed to increase mental health resources (n = 306; 73.2%) and awareness (n = 231; 56.5%). Most students who had or were receiving care viewed in-person therapy as more helpful than online care. However, there was uncertainty about the helpfulness and accessibility of different forms of treatment, including online interventions. Conclusions: Lack of resources, barriers to care, and uncertainty surrounding interventions contribute to the low treatment-seeking behaviours observed in post-secondary students. The survey findings indicate that multiple upstream approaches, including formal mental health education, may address the varying needs of this critical population. Online mental health interventions may be a promising solution to accessibility issues.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».