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Enregistrement W4399265764 · doi:10.1177/2752535x241257561

Public Health Challenges for Post-secondary Students During COVID-19: A Scoping Review

2024· review· en· W4399265764 sur OpenAlexaff
Pooja Dey, Leanne R. De Souza

Notice bibliographique

RevueCommunity Health Equity Research & Policy · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthSocioeconomic statusMental healthPandemicRelocationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social determinants of healthPsychologyHealth equityEnvironmental healthPolitical scienceEconomic growthMedicineMedical educationNursingPsychiatryEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research about public health impacts of COVID-19 on post-secondary students is slowly beginning to emerge. This scoping review identified common public health challenges among post-secondary students in higher-income countries during the COVID-19 pandemic. Five databases were searched to find relevant peer-reviewed literature up to March 2022. Results were categorized according to reported public health challenges and relevant socio-economic variables. After screening, 53 articles were reviewed. Most articles were from the USA (39/53). The seven main public health challenges identified were mental health (35/53), financial instability (25/53), physical health (13/53), food insecurity (12/53), social well-being (8/53), digital access (7/53), and housing or relocation (6/53). Students with low socioeconomic status experienced heightened public health challenges. This review offers insight and opportunities for the development of longitudinal tools to support social determinants of health in post-secondary populations in high-income countries and may offer insight into similar experiences for students in other settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0010,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,871
Tête enseignante GPT0,742
Écart entre enseignants0,128 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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