Do academic advising and levels of support affect nursing students' mental health? A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The current study aimed to identify the association between social support, academic advising and mental health disorders among nursing students. BACKGROUND: Stress and workload can trigger multiple mental health disorders, especially for nursing students. Thus, academic advising and counselling help support students with academic and mental health problems. DESIGN: This cross-sectional study utilized online questionnaires in Egypt and Saudi Arabia. METHODS: Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS), Patient Health Questionnaire (PHQ-4) and the Student Academic Advising and Counseling Survey (SAACS) were utilized to measure social support, depression and anxiety and evaluation of academic advising and counselling services, respectively. RESULTS: The study included 1134 nursing students (mean age of 20.3 years). Students with higher academic advising satisfaction were 37% less likely to experience depression (OR 0.63, 95% CI 0.46-0.85) and mental disorders (OR 0.68, 95% CI 0.50-0.94). Moderate family social support was associated with lower depression (OR 0.58, 95% CI 0.37-0.93) and mental disorders (OR 0.55, 95% CI 0.33-0.92). CONCLUSION: Academic advising and social support can mitigate mental health disorders among nursing students. These findings will help nurses and post-secondary providers develop strategies to support nursing students during difficult times.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».