Prevalence and Risk Factors of Mental Health Symptoms and Suicidal Behavior Among University Students in Wuhan, China During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: University students who are exposed to coronavirus disease 2019 (COVID-19) could be mentally distressed. We aimed to evaluate the pattern and risk factors of mental health and suicidal behavior among students who experienced long-term school closure due to the COVID-19 pandemic. Methods: This large-sample, cross-sectional, online survey was conducted from June 29, 2020, to July 18, 2020. Eleven thousand two hundred fifty four participants were recruited from 30 universities located in Wuhan, Hubei Province, China. The prevalence of symptoms of depression, anxiety, insomnia, and posttraumatic stress disorder (PTSD) and suicidal behavior was evaluated using the Patient Health Questionnaire-9, Generalized Anxiety Disorder-7, Insomnia Severity Index, Posttraumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5, and questions about suicidal ideation and attempts, respectively. Logistic regression was used to explore risk factors for mental health problems and suicidal behavior. Results: The prevalence of mental health problems was 41.5% for depressive symptoms, 32.6% for anxiety symptoms, 35.0% for insomnia symptoms, 8.5% for PTSD symptoms, and 2.0% for suicidal behavior. Participants with high stress during the pandemic were at higher risk of symptoms of depression [adjusted odds ratio (OR) = 1.67, 95% confidence interval (CI) = 1.43–1.95, p < 0.01), anxiety (adjusted OR = 1.90, 95% CI = 1.63–2.23, p < 0.01), insomnia (adjusted OR = 1.64, 95% CI = 1.44–1.87, p < 0.01), PTSD (adjusted OR = 1.71, 95% CI = 1.38–2.11, p < 0.01) and suicidal behavior (adjusted OR = 3.51, 95% CI = 2.28–5.40, p < 0.01). Distant relationship with parents, changes in lifestyle and alcohol use during the pandemic were associated with higher risk of mental health symptoms and suicidal behavior, whereas regular physical exercise reduced the risk of mental health problems. Conclusions: The psychological symptoms and suicidal behavior were relatively high among students who attended university in Wuhan, China after 6 months of the COVID-19 outbreak in China. Comprehensive mental health services and suicide prevention strategies are essential for university students during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».