Impact of lockdown and school closure on children’s health and well-being during the first wave of COVID-19: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the context of containment measures against the COVID-19 pandemic, the aims were to examine the impact of lockdown and school closures on childs' and adolescents' health and well-being and social inequalities in health. Methods: Literature review by searching five databases until November 2020. We included quantitative peer-reviewed studies reporting health and well-being outcomes in children (0-18 years) related to closure measures' impact due to COVID-19. A pair of authors assessed the risk of bias of included studies. A descriptive and narrative synthesis was carried out. Findings: Twenty-two studies, including high-income, middle-income and low-income countries, fulfilled our search criteria and were judged not to have an increased risk of bias. Studies from Australia, Spain and China showed an increase in depressive symptoms and decrease in life satisfaction. A decrease in physical activity and increase in unhealthy food consumption were shown in studies from two countries. There was a decrease in the number of visits to the emergency department in four countries, an increase in child mortality in Cameroon and a decrease by over 50% of immunisations administered in Pakistan. A significant drop of 39% in child protection medical examination referrals during 2020 compared with the previous years was found in the UK, a decrease in allegations of child abuse and neglect by almost one-third due to school closures in Florida, and an increase in the number of children with physical child abuse trauma was found in one centre in the USA. Interpretation: From available reports, pandemic school closure and lockdown have adverse effects on child health and well-being in the short and probably long term. We urge governments to take the negative public health consequences into account before adopting restrictive measures in childhood.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».