Prevalence of Mental Disorders among High-School Students in Iran: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of the present study is to perform a systematic review of studies that investigated the prevalence of any kind of mental disorders in high school students in Iran. Method: A broad search was conducted in MEDLINE/PubMed, ISI web of Science, PsychINFO, CINAHL, EMBASE, and three Iranian databases, including IranPsych, IranMedex, and Scientific Information Database (SID). To cover studies not published, we did a hand searching of all theses, reports and congresses' abstract booklets which were available in IranPsych. Then, we included the original studies which reported the prevalence of any kind of mental disorders in high school students; data extraction was performed with two researchers for each document. Results: Sixteen studies were finally included, representing 19 estimates of mental disorders in high school students, using diagnostic or screening instruments. The prevalence rate of any mental disorder reported by two studies using diagnostic instruments was equal to 16.6% and 4.34%. The median of prevalence rates of mental disorders reported in studies using screening instruments was 34.4%. There was a significant heterogeneity between the studies. Conclusion: Prevalence rates of mental disorders were reported in a wide range in high school students of Iran. More studies with improved quality are needed in this field.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».