The Effect of Bullying on Depression in Adolescents: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bullying can cause feelings of insecurity in adolescents with reduced social support and the need for acceptance in the environment and peers is not fulfilled. 16.8% of teenagers who are involved in cyberbullying have a risk of depression. Depressive disorders are common in adolescents, with a prevalence approaching 5.6% in adulthood. This study aims to examine the effect of bullying on depression in adolescents. Subjects and Method: This research is a meta-analytical study and a systematic review. The articles used were obtained from several electronic databases including PubMed, Science Direct and ProQuest. The articles used in this study are articles that have been published from 2010-2021. The research data search process used the search words “bullying and depression”, “bullying and depression and adolescent and cross-sectional study”, “bullying and depression and adolescent and cross-sectional study and adjusted odd ratio”. Results: The results of the meta-analysis study in this study contained 9 articles consisting of Saudi Arabia, Malaysia, Seychelles, United States, Massachusetts, Bosnia and Canada. Bullying can increase the risk of depressive disorder in adolescents (aOR= 2.43; 95% CI= 1.87 to 3.15; p<0.001). Conclusion: Bullying affects the risk of depression in adolescents. Keywords: teens, bullying, depression Correspondence: Fitriah. Masters Program in Public Health, Universitas Sebelas Maret. Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta 57126, Central Java, Indonesia. Email: fitriahbaharuddin@gmail.com. Mobile: +6282350701936. Journal of Health Promotion and Behavior (2021), 06(02): 112-120 https://doi.org/10.26911/thejhpb.2021.06.02.04
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».