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Enregistrement W4404591534 · doi:10.70280/njph(2024)v1i1.9

Mental Health Literacy and Associated Factors among Secondary School Students in Bhaktapur, Nepal

2024· article· en· W4404591534 sur OpenAlexaff
Sarita Duwal, Rajan Paudel, Mohan Paudel, Manisha Dhaubanjar, Jyoti Nepal, Dilaram Acharya, Saraswati Dhungana

Notice bibliographique

RevueNepal Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthLiteracyMental health literacyPsychologyHealth literacyMedicineDevelopmental psychologyMedical educationPedagogyPsychiatryPolitical scienceMental illnessHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mental health problems like depression and anxiety are the leading contributors to the global burden of disease. Mental health problems are common in adults and children in Nepal, accounting for 13.2% and 11.2% of the population while only 21% sought treatment. Evaluation of mental health literacy is important in assisting the development of intervention and policies toward preventing mental health problems. This study aimed to assess the mental health literacy among the secondary school students of Bhaktapur municipality and identify the factors associated with it. Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted in December 2019 among 468 students of grade11 and 12. We selected the study sample using two-stage cluster sampling technique. A self-administered questionnaire was used for the data collection using a modified mental health literacy scale. Collected data were entered in EpiData 3.1 and SPSS 17.0. Descriptive analysis was done to find out the level of MHL. Variables that were found statistically significant (p<0.05) in the univariate analysis were further analysed using multiple linear regression method. Ethical approval was taken from the Institutional Review Committee of the Institute of Medicine, Nepal. Results: The participants exhibited moderate level of mental health literacy score of 110.9 8 (SD=±11.11).This study shows that age below 18 years (β= 2.13, 95% CI= 0.093to4.164), science faculty (β= 6. 41, 95% CI= 3.71to8.57), internet source for health information (β=2.31, 95% CI= 0.21to4.41), part-time job (β= -6.78, 95% CI= -9.30to -4.25) and mental distress (β= -3.37, 95% CI= -5.27to -1.47) were significantly associated with MHL in the students. Conclusions: Awareness of existing MHL levels in the secondary school students is crucial for the evaluation of targeted educational interventions and for the further development and implementation of these interventions in the future. This study also emphasizes the need for school mental health program and to include mental health literacy in the school curriculum. Keywords: Mental health literacy, Health literacy, School students

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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