Mental health effects of unemployment and re-employment: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review examined the impact of unemployment and re-employment on mental health problems (depression, anxiety and psychological distress) among working-age adults. We searched MEDLINE, Embase, APA PsycINFO and Web of Science (January 2012-March 2024) and included studies from a prior meta-analysis (1990-2012). Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. We conducted random-effects meta-analyses and narrative synthesis and evaluated the certainty of evidence using Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). Of 9328 search records, 38 prospective longitudinal studies met the inclusion criteria (27 from 2012-2024 and 11 from 1990-2012). A pooled standardised mean difference (SMD, Cohen's d) of 0.19 (95% CI 0.08 to 0.30, I²=88.7%) indicated increased symptom levels among the unemployed compared with those regularly employed. Similarly, pooled effect estimates indicated reduced symptoms after re-employment, with a stronger effect observed in between-group difference-in-difference analyses (SMD=-0.27, 95% CI -0.35 to -0.20, I²=40.1%) than within-group analyses (SMD=-0.19, 95% CI -0.29 to -0.10, I²=84.3%). The certainty of evidence for all outcomes based on our GRADE evaluation was low. Our systematic review and meta-analysis suggest that unemployment increases the risk of mental health problems, while re-employment may reduce this risk. However, due to the lack of high-certainty evidence, further longitudinal studies with multiple follow-ups are needed to strengthen causal inferences and better clarify mental health trajectories before and after re-employment.
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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 | 0,021 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».