A Scoping Review and Psychometric Assessment of Survey Instruments Used to Evaluate Post-secondary Student Stress
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary students are exposed to a wide variety of stressors, and mental health-related concerns continue to increase among this population. The development and improvement of mental health services hinges on the use of valid and reliable measurement tools to assess student stress and evaluate the efficacy of interventions. To date, there has been no comprehensive overview of available instruments intended to evaluate post-secondary student stress. The purpose of this study was to conduct a rigorous scoping review of published works detailing the use of instruments to evaluate post-secondary student stress, and evaluate the psychometric properties of these tools as well as their suitability for use among post-secondary populations. Four academic databases were searched, including HaPI, CINAHL, Medline, and PsycINFO, including peer-reviewed records published in English between 2012 and 2024. Articles were independently screened for inclusion by title, abstract, and full-text review. A total of 62 records and 11 instruments were screened into the review. The majority of instruments included in our review did not meet the criteria for suitability, nor did they have published, comprehensive psychometric evaluations. The Post-Secondary Student Stressors Index emerged as the most appropriate instrument for evaluating post-secondary student-specific stress owing to both its suitability and strong psychometric properties. The Perceived Stress Scale and Stress Overload Scale were deemed to be the most appropriate instruments for evaluating general stress levels.
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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 | 0,056 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».