A rapid review of initiatives to address financial strain and wellbeing in high-income contexts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has exacerbated financial strain among populations worldwide. This is concerning, given the link between financial strain and health. There is little evidence to guide action in this area, particularly from a public health perspective. To address this gap, we examined initiatives to address financial wellbeing and financial strain in high-income contexts. METHODS: We used rapid review methodology and applied an equity-focused lens in our analysis. We searched six databases (MEDLINE, PsycINFO, Web of Science, ProQuest, Informit, and Google Advanced) for peer-reviewed, academic and practice-based literature evaluating initiatives to address financial strain and wellbeing in high-income contexts published between 2015-2020. We conducted a relevancy and quality appraisal of included academic sources. We used EPPI-reviewer software to extract equity-related, descriptive data, and author-reported outcomes. RESULTS: We conducted primary screening on a total of 4779 titles/abstracts (academic n = 4385, practice-based n = 394); of these, we reviewed 182 full text articles (academic n = 87, practice-based n = 95) to assess their relevancy and fit with our research question. A total of 107 sources were excluded based on our selection criteria and relevance to the research question (Figure 1), leaving 75 sources that were extracted for this review (academic n = 39, practice-based n = 36). These sources focused on initiatives predominantly based in Australia, the US, and Canada, with a smaller number from the UK and Europe. Most sources primarily targeted financial literacy and personal/family finances, followed by employment, housing, and education. CONCLUSIONS: We found that holistic initiatives (i.e., complex, wrap-around) that ensured people's basic needs were met (for example, before building financial skills) were aligned with positive and equitable financial wellbeing and financial strain outcomes, as reported in the reviewed studies. We noted significant gaps in the literature related to equity, such as the impact of initiatives on socially excluded populations (e.g., Indigenous peoples, racialised peoples, and rural dwellers). More research using a public health lens is required to guide equitable and sustainable action in this area.
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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 | 0,041 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».