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Enregistrement W4280556577 · doi:10.3390/ijerph19105937

A Qualitative Scoping Review of the Impacts of Economic Recessions on Mental Health: Implications for Practice and Policy

2022· article· en· W4280556577 sur OpenAlexafffund
Olivia Guerra, Vincent I. O. Agyapong, Nnamdi Nkire

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésRecessionMental healthQualitative researchAusterityUnemploymentDistressShameMental distressSocial isolationPsychologySocial supportSocial exclusionMedicineSocial psychologyPsychiatryEconomic growthPolitical scienceSociologyClinical psychologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a follow-up to our 2021 scoping review of the quantitative literature on the impacts of economic recessions on mental health, this scoping review summarizes qualitative research to develop a descriptive understanding of the key factors that transmute the socioeconomic stressors of a recession into poorer mental health. The previous study identified 22 qualitative studies from 2008 to 2020, which were updated with search results from six databases for articles published between 2020 and 2021. After inclusion and exclusion criteria were applied to the total 335 identified studies, 13 articles were included. These were peer-reviewed, qualitative studies in developed economies, published from 2008 to 2021, and available online in English. Participants perceived that financial hardship and unemployment during recessions increased stress and led to feelings of shame, loss of structure and identity, and a perceived lack of control, which increased interpersonal conflict, social isolation, maladaptive coping, depression, self-harm, and suicidal behavior. Participants struggled with accessing health and social services and suggested reforms to improve the navigation and efficiency of services and to reduce the perceived harms of austerity measures. Providers should screen for mental distress and familiarize themselves with health and social resources in their community to help patients navigate these complex systems. Policy makers should be aware of the potential protective nature of unemployment safeguards and consider other low-cost measures to bolster mental health supports and informal social networks. Research in this area was limited. Further research would be beneficial given the impacts of the ongoing COVID-19 recession.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0150,023
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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