Stress, Anxiety, and Depression as Psychological Distress Among College and Undergraduate Students: A Scoping Review of Reviews Guided by the Socio-Ecological Model
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: College and undergraduate students around the world struggle with stress, anxiety, and depression, which have a significant negative influence on their academic performance, social interactions, and general well-being. Creating successful preventative and intervention plans requires an understanding of the many, multi-level factors that contribute to psychological discomfort. The objective of this scoping review was to use the Socio-Ecological Model (SEM) to map the determinants of psychological distress among college students in a comprehensive manner. Methods: A total of 15 review publications published between 2015 and 2024, including narrative reviews, systematic reviews, meta-analyses, and umbrella reviews, were analyzed under the guidance of PRISMA ScR. These studies synthesized evidence across various countries, including China, Iran, India, Canada, Egypt, Nigeria, Saudi Arabia, and the United States. Results: Academic pressure, financial stress, poor sleep, unhealthy coping mechanisms, and pre-existing mental health issues were all individual-level concerns, with female and minority students being more vulnerable. Strong familial ties and friendships served as protective interpersonal support. Heavy academic workloads, strict grading guidelines, a lack of mental health resources, and unwelcoming campus environments were among the institutional factors. Stigma and socioeconomic disparities are examples of community-level variables that make mental health issues worse. Conclusions: Student mental health is shaped by interrelated factors across all SEM levels. Integrated, multi-level strategies are essential to fostering supportive campuses, strengthening community networks, and implementing inclusive policies that promote mental health equity.
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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 | 0,014 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».