A Systematic Review and Meta-analysis Protocol on Depressive Symptoms Among Medical Students in South Asia Using Patient-reported Validated Assessment Tools: Prevalence and Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
Depression among medical students in South Asia is notably higher than the global average, with prevalence rates ranging from approximately 30% to 60%. Untreated depression not only affects individual student's well-being, but also impacts academic performance and future clinical competence. This study protocol aims to synthesize evidence on the prevalence and associated factors of depressive symptoms among medical students in South Asia. The study will systematically navigate Medline (PubMed), Scopus, CINHAL, EMBASE, and APA PsycInfo for studies available before 1st May, 2025, following PRISMA guidelines for reporting and adhering to PRISMA-P standards for protocol development. The search will search for grey literature and adopt citation chain technique, using keyword truncation and string search along with standard indexing terms. Observational longitudinal studies, including cross-sectional, cohort studies, and case-control using validated patient-reported depressive symptoms measuring tools comprising South Asian medical students. Review articles, intervention studies, case reports, case series, commentaries, pre-prints, conference abstracts, protocols, unpublished research, and correspondences will not be considered. No language limitation will be applied. Two independent reviewers will screen studies, with disagreements resolved by a third reviewer. The study aims to extract information on prevalence and associated factors of depressive symptoms, conducting a narrative synthesis and meta-analysis using random effect models. Forest and funnel plots will be used to visualize findings, while heterogeneity will be assessed using the I2 statistic, with subgroup and sensitivity analysis performed to ascertain the robustness. Risk of bias (RoB) will be measured adopting the modified Newcastle-Ottawa Scale (mNOS). Statistical analysis will be conducted using R studio v.4.3.2 and GraphPad Prism v.9.0. Understanding the prevalence and risk factors is essential to guide targeted interventions and evidence-based policy reforms that support the mental well-being of future healthcare professionals. By systematically synthesizing data from observational studies, this review will provide a comprehensive synthesis of depressive symptoms, prevalence and its correlates among medical students in South Asian region, laying the groundwork for preventive strategies and improved mental health care practices.
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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 | 0,089 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,008 |
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 ».