Prevalence of bullying and violence among adolescents in Arab Gulf countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim This systematic review examined the prevalence, characteristics, risk factors, and consequences of bullying and violence among adolescents in Arab Gulf countries (AGC). Subject and methods We conducted a comprehensive search across PubMed, EMBASE, Scopus, and Web of Science databases from inception to April 2025. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Results A total of 16 cross-sectional studies from six Gulf countries were included. Findings revealed substantial bullying prevalence ranging from 12.6% to 83.28%, with verbal bullying (up to 89.4%) emerging as the predominant form, followed by physical (10.6-17.0%) and social bullying (approximately 6.0%). Educational settings constituted primary contexts for incidents, with specific high-risk locations identified, including corridors (54.8%), restrooms (17.5%), and classrooms (up to 80% in private schools). Gender-specific patterns were observed, with some studies reporting higher physical aggression among boys and others documenting increased psychological abuse and cyberbullying among girls. Mental health consequences were consistently significant, with bullied students demonstrating substantially increased risks of depression (OR 2.66) and anxiety (OR 2.89). Academic impacts included increased absenteeism (24–29%) and decreased performance. Conclusion This review highlights the widespread prevalence and serious consequences of bullying among adolescents in AGC, with clear gender differences and significant impacts on mental health and academic performance. The findings underscore the urgent need for tailored assessment approaches, gender-responsive interventions, integrated school-based mental health services, and culturally focused prevention strategies that address both traditional and cyberbullying in the rapidly evolving sociocultural context of the AGC.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».