Have COVID-19 Stimulus Packages Mitigated the Negative Health Impacts of Pandemic-Related Job Losses? A Systematic Review of Global Evidence from the First Year of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Social protection can buffer the negative impacts of unemployment on health. Have stimulus packages introduced during the COVID-19 pandemic mitigated potential harms to health from unemployment? We performed a systematic review of the health effects of job loss during the first year of the pandemic. We searched three electronic databases and identified 49 studies for inclusion. Three United States-based studies found that stimulus programs mitigated the impact of job loss on food security and mental health. Furloughs additionally appeared to reduce negative impacts when they were paid. However, despite the implementation of large-scale stimulus packages to reduce economic harms, we observed a clear pattern that job losses were nevertheless significantly associated with negative impacts, particularly on mental health, quality of life, and food security. We also observe suggestive evidence that COVID-related job loss was associated with child maltreatment, worsening dental health, and poor chronic disease outcomes. Overall, although we did find evidence that income-support policies appeared to help protect people from the negative health consequences of pandemic-related job loss, they were not sufficient to fully offset the threats to health. Future research should ascertain how to ensure adequate access to and generosity of social protection programs during epidemics and economic downturns.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».