Determinant of Mental Emotional Disorder in Adolescent: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Adolescence is a critical period for experiencing mental disorders because this age is a transition from adolescence to adulthood, this period is also a determinant of one's mental health in the future. According to survey data from the Indonesia National Adolescent Mental Health Survey (I-NAMHS), which examined the prevalence of adolescent mental disorders in the country reveal that 1 out of 20 (5.5%) adolescents aged 10-17 years in Indonesia were diagnosed with a mental disorder. This study aimed to investigate the degree of risk of poor self-concept clarity, low self-esteem, a lack of peer support, and victims of bullying on mental-emotional disorders incidence in adolescents. Methods: This research is an observational study using a cross-sectional design. The sample in this study were high school students aged 15-18 years (n = 390) who were randomly selected from four high schools in Kotamobagu City, North Sulawesi Province, Indonesia. The data in this study were analyzed through the Chi-Square test and multiple regression test using the SPSS version 22.0. Results: This research shows that poor self-concept clarity (adj OR = 5.760; 95%CI = 3.173-10.458; p<0.001), low self-esteem (adj OR =3.647; 95%CI = 1.950-6.818; p<0.001), and victims of bullying (adj OR = 4.204; 95% CI =1.525-11.589; p=0.006) are related to adolescents’ mental-emotional disorders. Conclusions: It was concluded that the factors that influence mental-emotional disorders in adolescents are poor self-concept clarity, low self-esteem, and being a victim of bullying.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».