Assessing the Mental Well-Being and Help-Seeking Behaviors of Pre-Veterinary Undergraduates at a Land-Grant Institution
Notice bibliographique
Résumé
Recent research conducted within the veterinary profession has reported higher rates of depression and stress than the general US population. While this decline in mental well-being has been documented in Doctor of Veterinary Medicine (DVM) students and veterinary professionals, there is a lack of research on the mental well-being of the pre-veterinary population. This gap led us to conduct a survey in the fall of 2021 utilizing the DASS-21 and ATSPPH-sf inventories to assess the levels of depression, anxiety, stress, and help-seeking stigma in pre-veterinary students to better understand when the decline in veterinary mental well-being begins. A pre-test survey was completed by 233 pre-veterinary students in September, and an identical post-test survey was completed by 184 pre-veterinary students in November. From the pre- and post-test data, depression, anxiety, and stress scores increased as students advanced in academic status during their undergraduate degree. Juniors reported the highest averages of depression, anxiety, and stress compared with their peers. In the post-test, sophomores and juniors exhibited higher rates of depression than freshmen, and juniors and seniors exhibited higher rates of stress than freshmen. Current VMCAS applicants exhibited higher levels of stress than non-VMCAS applicants in the pre-test and lower levels of stress in the post-test. In both the pre-test and post-test data, respondents averaged a neutral attitude toward help-seeking. Based on these results, a decline in pre-veterinary mental well-being occurs as students' progress in their undergraduate career and should be further studied to assess its impact on Doctor of Veterinary Medicine and veterinary professional well-being.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».