A systematic review of social media impact on psychological well-being among children, adolescents, and young adults in arab countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media is a major part of daily life for youth worldwide, including in Arab countries. Although it offers avenues for connection and information, growing concerns exist around its psychological impacts. This review aims to synthesize existing evidence on the association between social media use and mental health outcomes among children, adolescents, and young adults in Arab countries. METHODS: We systematically searched PubMed, Scopus, EMBASE, and Web of Science for peer-reviewed studies published until October 2025. Inclusion criteria targeted observational studies involving participants aged ≤ 25 years from Arab League countries, focusing on the relationship between social media use and mental health indicators. Data were extracted and quality assessed using the Newcastle-Ottawa Scale adaptation for cross-sectional designs. RESULTS: Twenty-one cross-sectional studies, encompassing over 15,000 participants with a mean age ranging from 13 to 25 years and representing multiple Arab countries, met the inclusion criteria. Findings revealed consistent associations between high or problematic social media use and adverse mental health outcomes, including anxiety, depression, sleep disturbances, and academic decline. Several studies highlighted emotional investment and nighttime use as key mediators. Sleep disruption and academic interference were common outcomes across settings. CONCLUSION: High levels of emotionally charged social media use among Arab children, adolescents, and young adults are associated with significant psychological and functional challenges, emphasizing the need for culturally tailored digital literacy and early screening. However, the predominance of cross-sectional designs across the included studies limits causal inference and underscores the necessity for future longitudinal and experimental research.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».