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Enregistrement W4389435475 · doi:10.3390/bs13121002

Depression and Anxiety among Undergraduate Health Science Students: A Scoping Review of the Literature

2023· review· en· W4389435475 sur OpenAlexaff
Gerald Agyapong-Opoku, Belinda Agyapong, Gloria Obuobi-Donkor, Ejemai Eboreime

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyCINAHLDepression (economics)Mental healthSocioeconomic statusMEDLINEScopusClinical psychologyPopulationPsychologyMedicineSystematic reviewPsychiatryEnvironmental healthPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health science students in post-secondary institutions experience high levels of depression and anxiety due to increased stress levels, workload, low socioeconomic status, and history of family mental illness, among other factors. Given the significant negative impact that depression and anxiety can have on undergraduate health science students, it is essential to understand the prevalence and correlation of these conditions in this population. In light of this, this scoping review aims to identify, document, and analyze the literature on the prevalence and determinants of anxiety and depression among undergraduate health sciences students and identify gaps in knowledge for future research. Methods: This scoping review was planned and executed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for the Scoping Reviews statement. A comprehensive and systematic search was carried out for five databases, namely MEDLINE, Scopus, EMBASE, CINAHL, and PubMed. Results: From the literature identified by our search strategy, the lowest prevalence for anxiety was 5.8%, and the highest was 82.6%, with a median of 44.25%. The prevalence of depression ranged from a high of 88.8% to a low of 2.1%, with a median value of 34.8%. Our analysis revealed that correlates of anxiety and depression among health science students include sociodemographic factors such as age, sex, gender, relationships, ethnicity, and family history, personal health conditions, and academic and socioeconomic issues. Conclusions: With the high incidence of anxiety and depression among health science students, there is an increasing need to find practical remedies to support these students. It is also essential for policymakers and university authorities to implement interventions such as supportive text messages and other strategies geared toward providing support and improving the psychological well-being of health science students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0210,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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