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Enregistrement W4401920651 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.256

Identifying predictors of resilient coping in students during COVID-19 lockdown

2024· article· en· W4401920651 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Laranjeira, A. Querido, Maria dos Anjos Dixe

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaOttawa Hospital Research InstituteUniversity of OttawaMcGill UniversityAlberta Health Services
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coping (psychology)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPsychologyClinical psychologyVirologyMedicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Although increasing resilient coping throughout life is beneficial, it is particularly important in young people. To prevent the development of mental health problems, it is crucial to understand the factors associated with resilience. However, among university students, the characteristics considered conducive to resiliency have not been sufficiently studied, particularly during pandemic times. Objectives The present study examined factors associated with resilient coping in Portuguese higher education students during the COVID-19 pandemic. Methods Data were collected from an opportunity large sample of participants during the academic year 2020/2021. Four self-report measures were utilized within the study: Herth Hope Index, Brief Resilient Coping Scale, Depression Anxiety and Stress Scale – 21 items, and Impact of Event Scale-Revised. Additionally, a demographic questionnaire was used to collect data including age, gender, have children, education level, and study area. Ethics clearance was obtained. In order to test the research question, a multiple regression was conducted (using SPSS 28), with resilient coping as the dependent variable and the other variables entered as potential predictor variables. Results A total of 1522 students (75.1% women and 24.9% men) took part in this study. Most participants were single (91.2%), had no children (93%), and the ages ranged from 18 to 59, with a mean age of 22.88±6.93 years. In terms of study level, the majority of students (73.7%) are at the undergraduate level and are not working (76.6%). Among the participants, 35.7%, 36.2%, and 28.5% had symptoms of stress, anxiety, and depression above the normal range, respectively. High resilience scores were found in 215 participants (14.1%). The mean hope (HHI) was 35.53 (SD = 5.92). Our results also demonstrated that hope is the only predictor of resilient coping (p<0.001). A higher level of hope is expected to affect people’s psychological adjustment by influencing both their appraisal of, and their coping with, the stressors confronted by them. Conclusions Establishing and improving protective factors should increase the likelihood of the individual successfully avoiding negative outcomes and increase their ability to function normally, thus promoting resilient outcomes. We were able to draw practical implications for developing resilience-promoting methods in a university context. These results can be used to help students build resilience by preparing for future problems. Disclosure of Interest None Declared

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,380 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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