A cross-sectional study of psychache and coping strategies and therapeutic approaches among Palestinian university students during the Gaza Israeli war
Notice bibliographique
Résumé
The prolonged Gaza-Israeli war has profoundly impacted the psychological well-being of Palestinian university students, manifesting in elevated levels of psychache-an intense psychological pain marked by despair, humiliation, and helplessness. Despite its established link to suicidal ideation, the relationship between psychache and coping strategies during wartime remains underexplored. This study aims to assess the prevalence and severity of psychache among Palestinian university students in the West Bank during the Gaza-Israeli war, and to identify the coping strategies employed. A cross-sectional study was conducted with 556 participants from various universities in the West Bank using convenience sampling method. Data were collected via online questionnaires, including the Psychache Scale, Orbach and Mikulincer Mental Pain Scale, and Coping Strategies Questionnaire. Descriptive statistics, t-tests, and ANOVA were used to analyze the data. The findings revealed that 10.1 to 13.5% of students experienced high psychache levels, while 38.8 to 41.2% displayed moderate levels. Factors such as marital status and study year were significantly related to psychache levels. The most prevalent coping strategy was diversion followed by reinterpreting, with catastrophizing being the least used. Psychache was positively correlated with maladaptive coping strategies, particularly catastrophizing (r = 0.69, p < 0.01). The study underscores the critical need for targeted mental health interventions among university students during war situations. Enhanced coping strategies and mental health support tailored to students' demographics and psychosocial context are essential for mitigating the impact of war on psychological well-being.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».