Psychological Well-Being and Resilience of Slovenian Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Students' mental health is recognised as an important public health issue, and the strict measures and many changes resulting from the COVID-19 pandemic may have exacerbated this. The aims of the study were thus to explore psychological well-being among university students in Slovenia during the beginning of the second lockdown, and to assess associations among their psychological well-being, demographic characteristics, presence of a chronic health condition, and resilience. Methods: The Slovenian online cross-sectional survey was performed as part of a large-scale international survey led by the COVID-HL Consortium, between the 2nd and 23rd November 2020. The study was carried out on a sample of 3,468 university students (70% female) in Slovenia, aged between 18 to 40 (M=22/SD=3). In addition to sociodemographic data and that on the presence of a chronic health condition, data on subjective social status (SSS), psychological well-being (WHO-5) and resilience (CD-RISC 10) was also gathered. Results: In our study 52% of university students reported good psychological well-being. Hierarchical binary logistic regression revealed that male, older students, those with higher perceived subjective social status, students without a chronic health condition, and those with higher score on resilience were more likely to have good psychological well-being. Resilience was the strongest predictor of psychological well-being in our study. Conclusions: Systematic preventive approaches/interventions in the field of mental health should be implemented among students in Slovenia. In this context it is important to develop and deliver programmes for enhancing resilience, which is an important protective factor in times of mental distress.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».