The association between teacher distress and student mental health outcomes: a cross-sectional study using data from the school mental health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have examined the inter-relationships between teacher and student mental health. We aimed to examine associations between teacher distress and student mental health difficulties and if student perceptions of school safety moderate these associations. METHOD: Data from 23,568 students in grades 6-12 and 1,478 teachers from 268 schools participating in the School Mental Health Surveys in Ontario, Canada, were used. Three-level (student, classroom, school) multivariable linear regression models were fit to examine associations between teacher distress and student internalizing and externalizing symptoms by elementary (grades 6-8) and secondary (grades 9-12) school. Statistical interactions were used to evaluate effect modification. RESULTS: Small but statistically significant, positive associations were found between teacher distress and internalizing (b = 0.02; 95% CI [0.01, 0.04], p < 0.05) and externalizing symptoms (b = 0.03; 95% CI [0.01, 0.05], p < 0.001) among elementary students only. Student perceptions of school safety moderated the association between teacher distress and externalizing symptoms among elementary students, whereby the positive association was magnified among students reporting lower school safety. CONCLUSIONS: Findings from this study highlight the importance of concurrently addressing the mental health needs of educators and students. School safety represents a modifiable target for prevention and intervention efforts in schools that could serve to promote student mental health and mitigate potential risk factors in schools.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».