Estrés, ansiedad, depresión y apoyo familiar en universitarios mexicanos durante la pandemia de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar los niveles de estrés, ansiedad y depresión presentes en los universitarios durante la pandemia en relación con el apoyo que brinda la familia. Materiales y Métodos: Se trata de un estudio de tipo cuantitativo con un diseño descriptivo, correlacional y transversal. La muestra (n=105), fueron estudiantes de la facultad de Enfermería de la Universidad Veracruzana; se obtuvo a través de un muestreo no-probabilístico a conveniencia. Los datos fueron recolectados a través de un instrumento digital (Google Forms). Las variables se midieron utilizando la Escala de Depresión, Ansiedad y Estrés (DASS-21) y el Inventario de Percepción de Apoyo Familiar (IPAF). Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva y la prueba de correlación de Spearman.Resultados: Los resultados evidencian que no existe una asociación entre las variables estudiadas r=-0.192, n=105, p=0.134., pero si existe depresión (85.8%), ansiedad (84%) y estrés (77.4%) en los estudiantes, aunque se presenta de forma leve y un nivel medio bajo de apoyo familiar (afecto 61.3%, adaptabilidad 62.3% y autonomía 40.6%).Conclusión: Los trastornos por ansiedad, estrés y depresión afectan gradualmente diversas esferas de actuación personal de los estudiantes, por lo cual una intervención oportuna y preventiva es relevante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".