The UNIversity students' LIFEstyle behaviors and Mental health cohort (UNILIFE-M): Study protocol of a multicenter, prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Students enrolling in higher education often adopt lifestyles linked to worse mental health, potentially contributing to the peak age onset of mental health problems in early adulthood. However, extensive research is limited by focusing on single lifestyle behaviors, including single time points, within limited cultural contexts, and focusing on a limited set of mental health symptoms. Methods The UNIversity students' LIFEstyle behaviors and Mental health cohort (UNILIFE-M) is a prospective worldwide cohort study aiming to investigate the associations between students' lifestyle behaviors and mental health symptoms during their college years. The UNILIFE-M will gather self-reported data through an online survey on mental health symptoms (i.e., depression, anxiety, mania, sleep problems, substance abuse, inattention/hyperactivity, and obsessive/compulsive thoughts/behaviors) and lifestyle behaviors (i.e., diet, physical activity, substance use, stress management, social support, restorative sleep, environment, and sedentary behavior) over 3.5 years. Participants of 69 universities from 28 countries (300 per site) will be assessed at university admission in the 2023 and/or the 2024 academic year and followed up for 1, 2, and 3.5 years. Discussion The study portrays a unique opportunity to comprehensively understand how multiple lifestyle behavior trajectories relate to mental health symptoms in a large international cohort of 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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».