EVALUATION OF MENTAL DISORDERS AMONG DAY SCHOLARS AND HOSTEL MEDICAL STUDENTS - PLACE OF RESIDENCE MATTERS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT OBJECTIVE: To assess stress, anxiety, and depression among medical students and compare the mental health status of medical students living at home and in hostels. STUDY DESIGN: Cross-sectional study PLACE AND DURATION OF STUDY: The study was conducted at a private Medical University from 10th July to October 2019 in Karachi. SUBJECTS AND METHODS: Data was collected through convenient sampling technique from 300 undergraduate medical, of which, 284 participants completed the questionnaire. After taking informed consent data was collected. The data collection tools used was Perceived Stress Scale-10 for stress and Agha Khan University Anxiety Depression Scale for anxiety and depression. All the data were analyzed on SPSS version 26. RESULTS: Results showed the mean age of the students was 21.3± 1.9 years. A moderate to severe level of stress was found in 221 (77.8%) medical students while a majority (69 %) of the students screened positive for anxiety and depression. Moderate to severe stress was found in 162 (77.9%) of the hostel students, while anxiety and depression was also higher among hostel students (73.6%). According to PSS-10 scale, moderate to high levels of stress was found to be statistically significant in younger students as compared to older students (P-value 0.03). CONCLUSION: Most medical students had psychological issues especially higher in those living away from home. Early detection of stress, anxiety and depression and its counseling are a golden rule for curbing and preventing psychological issues in medical students.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».