Meta Analysis: The Effect of Bullying on Adolescents on Mental Health and Depression
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bullying is an act of aggression that is intentional and repeated physically, psychologically, verbally, and cyber which can cause various health problems. Bullying is one of the causes of poor mental health conditions in adolescents whose impact can continue into adulthood. This study was aimed to assess the magnitude of the effect of bullying on mental health and depression based on the scores obtained from several previous similar studies. Subjects and Method : The design of this research study was a systematic review and meta-analysis. The primary articles used were obtained from online databases (PubMed, Google Scholar, ResearchGate, and Springer Link) published in 2012-2022. Population: teenagers. Intervention: bullying. Comparison: not experiencing bullying. Outcomes: mental health and depression. The keywords used in the primary article search were “Bullying” AND “Mental Health Problem” OR “Psychological Disorder” OR “Psychological Distress” AND “Depression” OR “Depressive Disorder” AND “Adolescent” OR “Teenager”. This study uses full-text articles with a cross-sectional design and contains an aOR (adjusted Odds Ratio) value. The selection of articles was carried out using PRISMA flow diagrams. Articles were analyzed using the Review Manager 5.3 application. Results: There are 7 articles from Saudi Arabia, Taiwan, Italy, Morocco, Sweden, Australia, and Ethiopia on bullying and adolescent mental health, as well as 8 articles from Saudi Arabia, US, Italy, China, Brazil, Canada, Australia, and Malaysia on bullying and depression in adolescents. The results of the meta-analysis showed that bullying was statistically significant in increasing the occurrence of mental health disorders (aOR= 2.48; 95%CI= 1.64 to 3.74; p< 0.001) and depression (aOR= 2.74; 95%CI= 2.29 to 3.28; p< 0.0001) in teenagers. Conclusion: The experience of bullying can increase the risk of mental health disorders and depression in adolescents. Keywords: Bullying, mental health, depression, youth. Correspondence: Riya Ulin Nuha. Faculty of Health Science, Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta. Jl. Ring Road Barat 63 Mlangi Nogotirto Gamping, Sleman 55292, Yogyakarta, Indonesia. Email: ulin514@gmail.com . Mobile: 081238710748. Journal of Epidemiology and Public Health (2022), 07(01): 104-119 https://doi.org/10.26911/jepublichealth.2022.07.01.09
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».