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Enregistrement W4407354061 · doi:10.1136/bmjopen-2024-098413

Nurture-U student mental health longitudinal survey: a study protocol

2025· article· en· W4407354061 sur OpenAlexaffabout
Ellen Marshall, Anne Duffy, Samuel R. Chamberlain, Jemima Dooley, Lucy Dorey, Liz Forty, Kevin Matlock, Alexandra Newbold, Anthony Quinn, Sarah Rees, Lucy J. Robinson, Kate Saunders, Edward Watkins

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésMental healthNature versus nurtureMedicineMedical educationHarmPsychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: University life represents a critical period for young adults, providing opportunities for personal growth and development of coping skills but also posing significant mental health challenges. Recent trends indicate rising mental health concerns among university students, exacerbated by the COVID-19 pandemic and its aftermath. This study aims to address gaps in longitudinal data on student mental health in the UK and to identify risk and protective factors across diverse student populations. METHODS AND ANALYSIS: The current Nurture-U survey is developed from the U-Flourish biannual survey study piloted at Queen's and Oxford universities in Canada and the UK, respectively. Nurture-U is a longitudinal survey study conducted at five UK universities, aiming to create a comprehensive data set from over 5000 students. The study will collect data at the start and completion of each academic year, using validated measures to assess well-being, mental health symptoms, lifestyle factors and access to support. Recruitment will target all students, with an emphasis on first-year students, to track their mental health trajectory from university entry through subsequent years. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained from relevant committees at each participating university. Students will provide informed consent prior to participation, with risk messages and support information provided for those indicating self-harm or suicidal thoughts. Data will be de-identified and securely stored, with results disseminated through academic publications, social media and student engagement activities.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,016

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,371 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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