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Enregistrement W4318189309 · doi:10.1080/07448481.2022.2153601

COVID-19 and mental health among college students in the southwestern United States

2023· article· en· W4318189309 sur OpenAlexaff
Megan Lindsay Brown, Claire E. Trotter, Wen Huang, Kaitlyn Contreras Castro, William Dylan DeMuth, Eric G. Bing

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryMental healthAnxietyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Depression (economics)MoodPsychologyPandemicDemographicsPatient Health QuestionnaireClinical psychologyCollege healthPsychiatryMedicineGerontologyDepressive symptomsFamily medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We examined COVID-19-related experiences, mental health, and future plans among US undergraduate and graduate students in the initial months of the pandemic. Participants: 72 students (68% female; 51.4% white; age x– =24.4) from 21 colleges in the US southwest concurrently enrolled in a stress-reduction study. Methods: Between March and June 2020, participants completed an online survey about demographics, personal and vicarious COVID-19 experiences, mood, and future plans. Anxiety and depression symptoms were assessed with the GAD-7 and PHQ-9, respectively. Results: Worry about COVID-19 was associated with anxiety and depression symptoms and personal and vicarious experiences with COVID-19. COVID-19 worry varied by illness severity and level of intimacy with those impacted. Most participants reported changing educational (66.7%) and life (55.6%) plans due to COVID-19. Conclusions: Given the continued impact of COVID-19 on physical/emotional health and future plans, universities should assist students in managing COVID-19-related stress so they can continue to learn and grow.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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