Meta-Analysis: Effect of Bullying on the Risk of Suicide in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health disorders are among the most important public health problems globally. Bullying affects the lives of many children and young people. Studies in high-income countries have reported an association between bullying and suicidal behavior among school adolescents. For example, studies in various parts of the United States found that students who were bullied were significantly more likely to experience suicidal ideation, planning, and suicide attempts. This study aims to determine the effect of bullying on the risk of suicide in adolescents Subjects and Method: The meta-analysis was carried out according to the PRISMA flow chart and the PICO model. Q: Adolescent, I: Bullying, C: Not bullying, O: Risk of suicide. Search for articles in this study through databases that include PubMed, Google Scholar, Science Direct and Scopus. With keywords including: "bullying" AND "suicide" AND "adolescent". A full paper article with a cross-sectional study, the research subjects were adolescents, the relationship size used was the adjusted odds ratio, the research outcome was suicide risk. Analysis done with Revman 5.3 Results: A total of 11 articles with a cross sectional design from Israel, China, Vietnam, Tanzania, Canada, the United States, Iran and South Korea totaling 124,728 research samples. The results showed that adolescents who were bullied had a risk of suicide 2.70 times compared to those who did not experience bullying (aOR=2.70; 95% CI=1.88 to 3.87; p<0.001). Conclusion: Bullying can increase the risk of suicide in adolescents. Keywords: bullying, suicide, adolescent.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».