A Qualitative Scoping Review of the Impacts of Economic Recessions on Mental Health: Implications for Practice and Policy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,099 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».