Factors Predicting Depressive Symptoms Among Thai High School Students
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a mental health issue among high school students. This cross-sectional study examines depressive symptoms and determines the factors predicting it among anonymous Thai high school students. A total of 404 students, with an average age of 14.89 years (SD = 1.66), were selected using a multi-stage sampling technique was employed at an autonomous high school located in Nakhon Pathom, Thailand, during the first semester of the 2023 academic year. A self-administered questionnaire was used to collect the potential factors which had a consistency reliability coefficient of 0.75, and a 9-item patient health questionnaire which had a consistency reliability coefficient of 0.85. Descriptive statistics and stepwise multiple regression analysis were used to analyze the data. The mean score of depressive symptoms was 8.85 (SD = 5.25), which indicates no risk. Four factors were consistently associated with depressive symptoms, with being female the highest significant predictor (β = .251), followed by academic achievement (β = -.167), self-management behaviors (β = -.159), and attitudes towards mental health problems (β = -.143). These four predictors accounted for 20.3% of the variance in depressive symptoms in high school students (F4, 403 = 10.715, p < .001). These results indicate that educators and school personnel should implement targeted programs or interventions for high school students. Such initiatives are likely to enhance academic performance, foster self-regulation skills, and encourage constructive attitudes toward mental health issues. This approach may be particularly beneficial for female students, potentially reducing the risk of developing depressive symptoms in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».