Prevalence of Depression Among Urban and Rural Residents of Saudi Arabia Compared With Other Gulf Cooperation Council Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a leading cause of disability worldwide, with significant variations in prevalence across urban and rural populations. In the Gulf Cooperation Council (GCC) countries, rapid urbanization and socioeconomic changes have introduced new mental health challenges. However, comprehensive data on depression disparities between urban and rural residents remain limited. This systematic review aims to explore depression prevalence in Saudi Arabia and other GCC nations, examining associated factors and regional variations. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we conducted a systematic search of PubMed, MEDLINE, PsycINFO, Scopus, and Web of Science for studies published between 2010 and 2024. Studies published between 2010 and 2024 were included if they assessed depression prevalence among adults in urban or rural settings within GCC countries using validated diagnostic tools. Studies were excluded if they focused on narrow subpopulations or lacked clear geographic classification. Data were extracted independently by two reviewers, and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and Assessment of Multiple Systematic Reviews 2 for reviews. Twenty-four studies were included, with 18 from Saudi Arabia, four from the UAE, two from Oman, and one from Qatar. No studies from Bahrain or Kuwait met the inclusion criteria. Prevalence ranged widely: 2.1-77.8% in Saudi Arabia, 2.1-21.1% in the UAE, and 8.1-21.7% in Oman. Rural-specific data were scarce, though indirect evidence suggested higher rates in rural Saudi Arabia (e.g., 62.3% in northern regions). Women, younger adults in Qatar, older adults in Saudi Arabia, and individuals with lower socioeconomic status consistently showed higher depression rates. Stigma and underdiagnosis (74% undetected cases in Saudi Arabia) were key barriers. Depression prevalence in the GCC varies significantly by country, urbanization level, and demographic factors. The lack of rural-specific data and studies from Bahrain and Kuwait highlights critical research gaps. Culturally tailored interventions, improved mental health infrastructure, and anti-stigma campaigns are urgently needed, particularly for women and rural populations. Future research should standardize measurement tools and prioritize disaggregated urban-rural analyses to guide equitable policy-making.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| 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) | 0,002 | 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 ».