Mental Health in Swiss Veterinary Medicine Students: Variables Associated with Depression Scores
Notice bibliographique
Résumé
Mental health and well-being in veterinary students has become an important area of study, given the high levels of mental distress compared to other professions. Although research has identified poor mental health of veterinary students, few studies have examined positive factors such as self-compassion, which can have a favorable effect on mental health. The aim of this study was to examine self-reported symptoms of depression and factors influencing this construct, such as loneliness, self-compassion, and various demographic aspects in Swiss veterinary students. A sample of 374 Swiss veterinary students completed online measures including a demographic questionnaire, the Center for Epidemiological Studies Depression Scale-Revised (CESD-R), a short form of the University of California Loneliness Scale (UCLA-9), and the short form of the Self-Compassion Scale (SCS-SF). Results showed that 54.3% of the students were above the CESD-R cut-off score for depression, indicating a higher likelihood to suffer from depression. Results from the backward selection linear regression showed loneliness to be a risk factor, while self-compassion and rural upbringing were protective of depression. Findings suggest that Swiss veterinary students are highly burdened and may benefit from interventions aimed at reducing loneliness and improving self-compassion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».