Prevalence of Depression, Anxiety, Stress and Suicide Ideation Among Undergraduate Medical Students in India: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies reported significant levels of psychological morbidity from across the globe among undergraduate medical students. Present meta-analysis aimed to provide a most up to date comprehensive insight into the prevalence of depression, stress, anxiety and suicidal ideation among undergraduate medical students in India. Material and Methods: A systematic search was conducted in three databases PubMed, Scopus and Google Scholar from July 2023 to August 2023. Quality of included studies (43 studies, N=15557) was assessed using modified Newcastle-Ottawa scale and data was analyzed using MetaXL version 5.3. Pooled estimates with 95% confidence intervals were determined using the random-effects model. Results: The pooled prevalence of depression, anxiety, stress and suicide ideation was 48% (95% CI: 41-55%) (P 0.000, I2 = 98%), 54% (95% CI 42-58%) (P =0.00, I2 = 98%), 50% (95% CI 45-63%) (P =0.001, I2 = 99%) and 21% (95% CI: 9-35%) (P =0.000, I2 = 98%) respectively. Subgroup analysis showed more females than males students were affected from depression, anxiety, stress and suicide ideation. Conclusion: High prevalence of psychological disorders in medical students in India emphasize the need for the counselling services to control this morbidity and implement long term policies and programs at institutional level.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».