Adverse childhood experiences and stress among oral health students: a descriptive correlational study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stress is a challenge to many post-secondary students and, if prolonged and unmanaged, can affect academic success. Understanding factors that contribute to students' stress is important. One possible contributor may be adverse childhood experiences (ACEs); that is, traumatic events that occur during the first 18 years of life. Inverse relationships between the number of ACEs and indicators of poor mental well-being have been proposed. Objective: To describe ACEs in oral health students (OHS) and the associations between the number and types of ACEs and levels of perceived stress, an indicator of mental well-being. Methods: Invitations to participate in an anonymous online cross-sectional survey were sent to all OHS, 19 years and older, attending Dalhousie University in Halifax, Nova Scotia, Canada. Self-reports of ACEs and perceived stress were collected. Zero-order correlations and regression modelling were used to examine associations. Results: = 0.092). Discussion: This was the first study to examine associations between ACEs and perceived stress in OHS. These students reported greater numbers of ACEs than age-matched general populations. Levels of stress were associated with numbers of ACEs. Conclusion: Faculty in dental and dental hygiene programs should recognize the prevalence of ACEs among OHS and the potential impact on their mental 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».