Measuring Mental Health in 2 Brazilian University Centers: Protocol for a Cohort Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global concern for the mental well-being of university students is on the rise. Recent studies estimate that around 30% of students experience mental health disorders, and nearly 80% of these individuals do not receive adequate treatment. Brazil, home to around eight million university students, lacks sufficient research addressing their mental health. To address this gap, we aim to conduct a longitudinal mental health survey at 2 Brazilian universities. OBJECTIVE: This paper outlines the research protocol for a web-based mental health survey designed to assess the well-being of Brazilian university students. METHODS: The survey targets undergraduate students (N=8028) from 2 institutions: UniFAJ (Centro Universitário de Jaguariúna) and UniMAX (Centro Universitário Max Planck). Students will be invited to respond to self-reported questionnaires, including theSMILE-U (lifestyle and quality of life), the DSM-5 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders [Fifth Edition]) self-rated level 1 cross-cutting symptom measure, and a brief version of the Adult Self-Report Scale for attention-deficit/hyperactivity disorder. Students who exceed thresholds for conditions such as depression, anxiety, and attention-deficit/hyperactivity disorder will receive additional diagnostic instruments. The survey will be conducted annually, tracking individual and group trajectories and enrolling new cohorts each year. Data will be analyzed using cross-sectional and longitudinal methods, focusing on descriptive, associative, and trajectory analyses. RESULTS: The first wave of data collection began in February 2024 and is expected to conclude in December 2024. As of October 2024, a total of 2034 of 7455 (27.2 in 100) eligible students had completed the questionnaire. Cross-sectional statistical analysis is planned to commence immediately after data collection and is expected to be completed by June 2025. CONCLUSIONS: This survey uses a scalable, cost-effective design to evaluate mental health conditions among Brazilian university students. The longitudinal framework facilitates the monitoring of mental health trends, supports the development of targeted interventions, and informs policy initiatives in higher education. TRIAL REGISTRATION: OSF Registries OSF.IO/AM5WS; https://doi.org/10.17605/OSF.IO/AM5WS. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/63636.
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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 | 0,030 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».