Factors influencing mental health outcomes among university students: a cross-sectional study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mental health issues, particularly anxiety and depression, are on the rise among university students globally, including in Bangladesh. However, comprehensive data on the factors influencing mental health outcomes in this group remain limited, hindering the development of effective programmes and interventions. OBJECTIVES: This study aims to assess the mental health status of university students in Bangladesh and examine the key factors influencing mental health outcomes. DESIGN: A cross-sectional online survey was conducted in Bangladesh from December 2022 to March 2023. SETTING: Universities in Bangladesh. PARTICIPANTS: University students aged 18 and older. OUTCOME MEASURES: Data were collected through a structured survey that assessed depression and anxiety using the Patient Health Questionnaire and the Generalized Anxiety Disorder scale, as well as dietary diversity through the Individual Dietary Diversity Score. RESULTS: The results showed that while female students exhibited greater dietary diversity, they also had higher obesity rates, whereas male students reported more physical activity. Mental health assessments revealed that 36.1% of participants experienced mild anxiety, 11.5% severe anxiety, 39.8% mild depression and 8.3% severe depression. Binary logistic regression analysis identified significant predictors of anxiety and depression, including gender, personal income, body mass index and screen time. Females were less likely to experience anxiety (crude odds ratios (COR): 0.531, p =0.034) and depression (COR: 0.591, p =0.023) compared with males. Furthermore, low intake of wheat, rice (COR: 2.123, p=0.050) and pulses (COR: 1.519, p=0.050), as well as high consumption of fats, oils (COR: 2.231, p=0.024) and sugary foods (COR: 2.277, p=0.001), were associated with anxiety, while inadequate intake of vitamin A- and C-rich fruits (COR: 1.435, p =0.018) was linked to depression. Overweight students were found to be more susceptible to depression. CONCLUSION: The findings of the study emphasise the necessity for targeted interventions that promote healthier lifestyles to enhance mental health outcomes among university students in Bangladesh.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».