The Effect of Expressive Writing Therapy Combined with Self Efficacy on Quarter life crisis Score of Undergraduate Applied Nursing Program Students Poltekkes Kemenkes Tasikmalaya
Notice bibliographique
Résumé
Based on Riskesdas 2018, the prevalence of depression in Indonesia among individuals aged 15 and above reached 6.1%, with 2% originating from the Gen Z group (ages 15–24). This indicates the potential for psychological crises such as the Quarter life crisis (QLC). QLC commonly occurs between the ages of 18–30, especially among university students. Anxiety about the future, academic pressure, career uncertainty, and high social expectations contribute to the stress that leads to QLC. One intervention that can be provided is expressive writing therapy combined with self efficacy or self belief. This study aims to determine the effect of expressive writing therapy combined with self efficacy on QLC scores. The theoretical concepts underpinning this research include QLC, expressive writing therapy, and self efficacy. The method used is quantitative pre-experimental with a one-group pretest–posttest design involving 48 university students selected through simple random sampling. The intervention was conducted over four days within one week. Data were analyzed using a dependent t-test. The quarter life crisis instrument used in this study. The results showed a significant decrease in QLC scores from 4.4385 to 3.4427, with a reduction difference of 0.99583. The p-value was 0.000 (ρ < 0.05), indicating that the alternative hypothesis (Ha) is accepted and the null hypothesis (Ho) is rejected. This research demonstrates that expressive writing therapy combined with self-efficacy is effective in reducing Quarter life crisis scores among university students.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».