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Enregistrement W4408976915 · doi:10.1101/2025.03.28.25324837

Drivers of youth mental health and wellbeing: A nationwide cross-sectional study in Morocco

2025· preprint· en· W4408976915 sur OpenAlexfundno aff
Jihad Bnimoussa, Oumnia Bouaddi, Imad Elbadisy, Mohamed Khalis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation BotnarGrand Challenges CanadaNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCross-sectional studyMental healthEnvironmental healthPsychologyGeographyGerontologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mental health struggles disproportionately affect young people, particularly in low- and middle-income settings. Understanding key drivers of youth mental health is essential for designing effective policies and programs to close the mental health gap. This study aims to describe the factors influencing mental health and well-being among Moroccan youth. Methods This is a descriptive cross-sectional online survey conducted across 12 regions in Morocco, using stratified random sampling. Moroccan youth aged 18 to 24 were included. Data were collected using a questionnaire informed by and adapted from the WHO Adolescent Wellbeing Framework, distributed through youth-serving organizations. Results A total of 1,182 participants were included (mean age 20.5 years, 68.2% female, 85.7% from urban settings). Regarding health and nutrition, 46.3% valued sleep, 59.7% emphasized physical health, 53.1% highlighted access to quality healthcare, and 56.5% prioritized clean air. In terms of connectedness and contribution, 75.7% rated family relationships as critical to their well-being, while 42.5% emphasized positive peer relationships. Regarding safety and supportive environments, 64.7% considered personal safety essential, 70% prioritized the fulfillment of basic needs, and 63.7% valued personal information protection. For education and competence, 54.4% emphasized learning opportunities and 62.2% identified self-confidence as key drivers. Regarding agency and resilience, 59.4% valued independence, 68.5% stressed having a sense of purpose, and 55% identified hope and optimism as key to their well-being. In digital well-being, 37.7% believed social media helped maintain connections, 38% viewed it as a learning tool, while 31.6% reported it as a source of stress and anxiety. Conclusion This study provides valuable insights into priority drivers of youth mental health in Morocco which should be the target for future interventions aiming to promote youth well-being. The findings contribute to the limited data on youth mental health in LMICs, highlighting the urgency for comprehensive mental health services and further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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