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Record W4384827914 · doi:10.34117/bjdv9n7-029

Impacto psicológico de la pandemia del COVID-19 en estudiantes universitarios de una universidad nacional de Cusco, Perú

2023· article· es· W4384827914 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Development · 2023
Typearticle
Languagees
FieldPsychology
TopicStress and Burnout Research
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pandemia de coronavirus de 2019 (COVID-19) es un suceso de salud pública y de preocupación mundial, con impactos sin precedentes y en este momento representa un gran desafío para la salud mental. Objetivos. Evaluar el impacto psicológico de la pandemia del COVID-19 en estudiantes universitarios de la Universidad Nacional De San Antonio Abad Del Cusco. Metodología: Tipo de estudio no experimental, transversal, descriptivo y correlacional. Se utilizó como instrumento un cuestionario en línea que fue aplicado a 272 estudiantes, utilizando un tipo de muestreo probabilístico, aleatorio sistemático. Resultados: De los 272 estudiantes encuestados, el 41.9% padece de depresión leve, el 22.4% depresión moderada, el 15.8% depresión severa y el 19.9% depresión extremadamente severa. En cuanto a la ansiedad, el 33.1% presentan ansiedad leve, el 22.8% ansiedad moderada, el 13.6% ansiedad severa y el 30.5% ansiedad extremadamente severa. En relación al estrés, el 49.6% de los estudiantes presentan estrés leve, mientras que el 19.9.4% estrés moderado, el 20.6% estrés severo y el 9.9% estrés extremadamente severo. Además, el 43% presenta impacto grave por el COVID-19.Sobre el afrontamiento, el 51.8% de los estudiantes habla con amigos y/o familia sobre sus problemas, el 58.5% se ha adaptado al dictado de clases virtuales, el 78.7% realiza actividades que le distraigan, el 50% indicó que se comportó de forma hostil con los demás, el 52.9% manifestó sentirse indefenso frente al problema, el 55.1% incrementó el consumo de alimentos hipercalóricos, el 87.5% pasa mucho tiempo en las redes sociales, y el 79.8% manifestó que tiene una visión positiva del futuro. Conclusiones: Los estudiantes de la Universidad Nacional De San Antonio Abad Del Cusco se han visto muy afectados a nivel psicológico debido a la pandemia del COVID-19, con índices elevados de depresión, ansiedad y estrés y alrededor de la mitad de ellos sufren un impacto grave o moderado.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.100
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.372
Teacher spread0.347 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it