Association between Problematic Use of Smartphones and Mental Health in the Middle East and North Africa (MENA) Region: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Smartphones have become essential components of daily life, and research into the harmful effects of problematic smartphone use (PSU) on mental health is expanding in the Middle East and North Africa (MENA) region. This issue has yet to be synthesized and critically evaluated. To find quantitative observational studies on the relationship between PSU and mental health in the MENA region, we developed a search equation and adapted it for four databases. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines were followed during the selection process. This review included 32 cross-sectional studies and one cohort study. The available language was English. All identified studies published until 8 October 2021, were considered. A modified Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of the included studies. The studies enrolled 21,487 people and had low-to-moderate methodological quality. The prevalence of PSU ranged from 4.3 to 97.8 percent. The time factor, type of application used on the smartphone, and sociodemographic characteristics were the determinants of PSU. Depression, anxiety, and stress were strongly correlated with PSU. Epidemiological longitudinal studies that respect the quality of evidence are needed in all MENA countries to better plan and implement preventive measures against PSU.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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) | 0,003 | 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 ».