Associations between Depression Literacy and the Use of Traditional and Digital Media among Students of Moscow Universities
محل انتشار: فصلنامه سواد سلامت، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 24
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHL-11-2_007
تاریخ نمایه سازی: 9 اسفند 1404
چکیده مقاله:
Background and Objective: Depression literacy refers to knowledge and beliefs that facilitate the recognition, management, and prevention of depression, and traditional versus digital media are key channels through which mental health information is accessed. The study examined relationships between depression literacy and media consumption patterns among undergraduate students in Moscow universities.Materials and Methods: In May ۲۰۲۲, a cross-sectional online survey of ۴۲۰ undergraduate students at Moscow universities was conducted using convenience and snowball sampling. Depression literacy was assessed with a researcher-developed instrument grounded in the Mental Health Literacy framework and ICD-۱۱ criteria. Kendall’s tau correlations were computed in RStudio with significance set at p<۰.۰۵.Results: Students demonstrated moderate depression literacy, with higher consumption of television and radio associated with greater literacy and higher use of social networks and messaging apps associated with lower literacy.Conclusion: Differential associations between traditional and digital media consumption and depression literacy suggest tailoring mental health interventions to specific media channels and student populations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Oxana Mikhaylova
School of Sociology, Institute of Education, HSE University
Polina Katznelson
School of Sociology, Institute of Education, HSE University
Daria Lukasheva
School of Sociology, Institute of Education, HSE University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :