Psychological disorders among college going students: A post Covid-19 insight from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has been found to result in adverse effects on both the physical and mental well-being of individuals. The adolescent population emerged as one of the most susceptible cohorts affected by the ongoing pandemic. They experienced significant adversity due to various mental health conditions. The objective of this study was to evaluate the present prevalence rates of depression, anxiety, and internet addiction among college-going students in Bangladesh following the post-COVID period. The study involved a cohort of 7667 students. A cross-sectional study was conducted to evaluate the levels of depression, anxiety, and internet addiction among college-going adolescents. The assessment utilized the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), Generalised Anxiety Disorder (GAD-7), and Young's Internet Addiction Test (IAT) scales. The data was analyzed using the Pearson chi-square test and binary logistic regression. Participants averaged 15.3 years old and 64.3% female. 63% of students fulfilled the criterion for internet addiction, 37% did not, 75% met depression criteria, 25% did not, and 60% met anxiety requirements. Girls were more depressed and anxious than boys. Boys were more internet-addicted than girls. Social media usage from COVID-19, daily exercise, online courses, and financial concerns throughout the pandemic affected participants' mental health. Still, the students were suffering from internet addiction, depression, and anxiety after COVID-19. Early identification and intervention may lessen these difficulties' influence on adolescents' academic and personal lives. Colleges may provide mental health services, encourage healthy lives, and educate on mental health.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».