A study to analyze anxiety disorder of a group of engineering students during the second wave of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The second wave of COVID-19 has profoundly affected every sector of Indian, especially the student community. Hence, this study started with two objectives. The first is to analyze the anxiety level, among the students of an engineering college in India, during this pandemic. The second objective is to find an accurate prediction model to apprehend the level of anxiety beforehand. It will enable us to cater to timely crisis-oriented psychological services and take precautionary actions to reduce the anxiety level of this community in future crisis periods.METHODS: To assess the psychological state of the students, the General Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7) has been employed. An online survey has been conducted in the month of April-May 2021 where 756 students of the Hooghly Engineering and Technology College (HETC) of West Bengal, India, had participated. To build an accurate predictive model through comparative analysis, four well-known machine-learning algorithms have been employed.RESULTS: The study shows that 11.24% of participants have severe anxiety levels, 13.49% of participants have moderate, 24.73% have mild and 50.52 participants have no anxiety at all. It also shows the students of 4th years have higher scores of anxiety (OR=1.22, 95%, CI =0.89-1.65) and 1st-year students having lower scores in all measures compared to their senior, while the Female students having more psychological impact, compared to Male students. The proposed predictive model has achieved 99% accuracy.CONCLUSIONS: The study shows the presence of a higher degree of anxiety among students compared to previous studies conducted by other researchers during the first wave as mentioned in the survey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».