COVID-19政策、流行中断和改变儿童心理健康和睡眠在美国

问题的单独的bias-corrected协会COVID-19-containment政策认为学校和金融与心理健康和睡眠中断我们的孩子?

发现在这个全国性的队列研究的6030名美国儿童时代10到13年,bias-corrected工具变量方法的结果表明,经历金融混乱,尽管支持性政策,与感知到的压力增加了205.2%,增加112.1%的悲伤,在积极的影响下降32.9%,增加73.9的COVID-19-related担心。学校中断并不与儿童心理健康的变化有关,和学校既不经济也不中断与睡眠有关。

意义这些发现表明,公共卫生当局应考虑的心理健康影响pandemic-related中断当决定缓解政策。

重要性COVID-19遏制政策的副作用影响儿童心理健康和睡眠一直争论不休。然而,一些当前估计正确的偏见这些潜在的影响。

目标确定金融和学校相关的中断COVID-19遏制政策和失业率分别与感知到的压力,悲伤,积极影响,COVID-19-related担心,和睡眠。

设计,设定和参与者这个队列研究基于青少年大脑认知发展研究COVID-19快速反应释放和使用收集的数据2020年5月和12月之间的5倍。索引的国家级COVID-19政策(限制,支持)和县级失业率被用来煞有介事地地址混淆偏见通过两级有限的信息极大似然辅助变量分析。万博manbetx平台首页数据从6030年美国10到13岁的儿童。进行了数据分析从2021年5月到2023年1月。

曝光政策性金融中断(工资损失或工作由于COVID-19经济影响);政策性学校中断(切换到在线或局部面对面教育)。

主要结果和措施感知到的压力,美国国立卫生研究院(NIH)工具箱悲伤,NIH-Toolbox积极影响,COVID-19-related担心,和睡眠(延迟、惯性、持续时间)。

结果在这项研究中,6030名儿童被包含在精神健康样本(加权中值(差)的年龄,13(12 - 13)年;2947女性(48.9%)、273(4.5%)亚洲儿童,461(7.6%)的黑人孩子,1167(19.4%)拉美裔的孩子,3783(62.7%)白人孩子,347(5.7%)其他的孩子或混血种族)。将丢失的数据后,经历金融破坏205.2%(95%可信区间,52.9% - -509.0%)增加压力,112.1%(95%可信区间,22.2% - -268.1%)增加悲伤,32.9%(95%可信区间,3.5% - -53.4%)减少正面的影响,和73.9 (95% CI, 13.2 - -134.7)的增幅moderate-to-extreme COVID-19-related担心。没有学校中断和心理健康之间的联系。无论是学校破坏还是金融混乱与睡眠有关。

结论和意义据我们所知,本研究提出了第一个bias-corrected估计连接COVID-19政策性金融中断与儿童心理健康的结果。学校中断不影响儿童心理健康的指标。这些发现说明公共政策应该考虑对家庭经济影响大流行控制措施,在一定程度上保护孩子心理健康,直到获得疫苗和抗病毒药物。

在美国有超过100万人死于COVID-19。¹Pandemic-related遏制政策,包括关闭学校,社会距离,面对面的和限制活动,必须控制感染之前接种疫苗和抗病毒药物。^2,3然而,这样的政策可能会对孩子的心理健康产生意想不到的后果。^{4- - - - - -6}重要的是评估心理后遗症^2,3,7,8和睡眠恶化^{9- - - - - -11}pandemic-related经济危机¹²和中断教育^13,14在孩子。^{15- - - - - -21}然而,到目前为止,缺乏严格的定量信息。万博manbetx平台首页

虽然一直在努力评估COVID-19对儿童心理健康的影响,^{22- - - - - -25}大多数没有充分占许多同时实现COVID-19政策。^26,27COVID-19紧缩和限制性的政策(例如,关闭学校和企业)减少病毒传播和挽救了生命,但他们也破坏家庭财务状况(例如,通过父母失业或更少的工作时间)^{28- - - - - -31日}和儿童的教育。^32,33相反,COVID-19 support-and-flexibility提供经济支持政策(如收入支持,减免债务)减轻pandemic-related中断。^34,35事实上,这些政策目标不同,位置,持续时间和强度^36,37使它具有挑战性的量化这种异构的政策是如何影响儿童心理健康和睡眠。^{38- - - - - -40}

现有文献的另一个限制包括横断面研究的主要用途和方便样本,^{18,23,37,41- - - - - -43}提供小causal-inferential证据。^{18,44- - - - - -46}为数不多的研究占混杂的偏见,大多数成年人进行了研究^{47- - - - - -51}和COVID-19传播的结果,而不是精神健康。^{52- - - - - -55}协会的一项研究发现,孩子压力增加家庭经验丰富的金融混乱。^20.早期的证据表明大流行的金融压力和学校中断增加心理压力,贫穷的青少年睡眠。^{13,18,19,56- - - - - -59}然而,bias-corrected估计独立和独立的金融协会和学校中断由于COVID-19政策儿童心理健康和睡眠尚未确定。^20.

本研究使用辅助变量(IV)分析解决关闭学校和金融共生的中断和估计独立,bias-corrected学校协会和金融与心理健康和睡眠中断。我们假设policy-associated金融和学校中断与糟糕的儿童心理健康和睡眠有关的结果。

的图显示了一个有向无环图^61年为了说明虚拟关联。我们的方法不同于以前的研究,同时评估这两个主要中断根据不断变化的政策变化和县级经济条件。我们对待政策和县级经济条件作为工具。在我们的模型中,这些工具是与儿童心理健康和睡眠只有通过学校和金融混乱,条件包含足够的控制,包括COVID-19发病率、儿童COVID-19-related媒体曝光,协变量和社会经济。

接着队列研究加强流行病学的观察性研究报告(选通脉冲)报告指南。集中的机构审查委员会批准(IRB)获得加州大学圣地亚哥。这个项目是免除IRB批准后我们获得的数据使用证书的国家心理卫生研究所的数据归档。父母或监护人提供书面知情同意,和儿童提供口头同意。

我们使用了青少年大脑认知发展(ABCD)的研究中,¹⁹纵向分层概率抽样的公立和私立学校从878年21美国大都市地区包含11 9到10岁儿童从2016年到2018年(基线)。50英里区域内的所有学校学习网站接洽。学校有超过10%的黑人孩子被采样过量50%左右。的年龄、性别、种族和民族的样本是为了匹配与美国社区调查(ACS)和代表超过20%的美国人在这个年龄段。^62年

我们从主样本分析样本和COVID快速反应的研究(存款准备金率)发布的第一和第二数据(ABCD 4.0版本)。^63年,64年ABCD发送6在线调查儿童和父母或监护人从2020年5月到2021年5月(eFigure补充1)。孩子和父母或监护人可以返回调查。一些调查结果不完整,有些被调查者和nonresponders之间的差异(eTable 3补充1)。ABCD研究的细节可在eMethods补充1和其他地方。^{20.- - - - - -23}合格标准为研究包含任何调查回答,并在2020年返回,与社会人口。改动后失踪的协变量的值(不包括结果),估算分析样本是一个非平衡面板包含25 555对8400名儿童的观察(心理健康)和25 948对8472名儿童的观察(睡眠)。

我们联系ABCD数据3外部数据集:(1)美国州级政策数据从牛津COVID-19政府响应跟踪(OxCGRT),^65年其中包括政策指标由COVID-19-related政策(eMethods补充1)³⁷;(2)县级COVID-19发病率来自约翰霍普金斯大学COVID-19数据²⁴;和(3)县级月度失业率从美国劳工统计局(BLS)。²⁶这些外部数据集地理编码/参与者在这项调查是传播的日期。^64年调查6是省略了,因为2021年失业率与手稿准备期间ABCD数据不可用。

我们包括4精神健康状况(感知压力、悲伤、积极的影响,COVID-19-related担心)和3睡眠结果(惯性异常长度、延迟、持续时间)(eMethods补充1)。感知到的压力测量与4-item感知压力量表(PSS-4)。²⁸孩子们问他们多久在过去一个月经历了压力(例如,你觉得东西吗?)使用5点量表(从0 =没有4 =经常)。更高的求和值代表更高的压力。PSS-4被用来评估心理健康在COVID-19显示出高度的可靠性和有效性。^{46,66年,67年}

悲伤(8项;例如,感到孤独)和积极的影响(9项;如感觉幸福)测定采用美国国立卫生研究院的工具箱情感电池(NIH TB-EB)在5范围内(从1 =永远5 =几乎总是)。我们跟着NIH工具箱的指导方针^68年计算综合得分。之前的研究显示,高可靠性和有效性。^{69年- - - - - -71年}

COVID-related担心是衡量询问孩子的他们一直担心COVID-19(1 =一点也不;2 =略;3 =适度;4 =非常;5 =非常)。我们这是二进制编码(0 =不/略,1 =非常适度)在我们先前的研究。^20.

睡眠被慕尼黑时间类型测量问卷(MCTQ),^72年之前确认的一项调查^73年问过去一周睡眠时间睡觉起床时间。ABCD-COVID-19-RRR没有区分学校和自由的日子。我们计算一分为二措施睡眠延迟入睡(时间),^{74年- - - - - -76年}惯性(昏昏欲睡觉醒后的时间),^77年,78年和持续时间^79年,80年(0 =参考值范围,1 =参考值范围以外)。

学校的破坏是一个二进制变量指示是否儿童接受了远程教育或参加少天每周。金融混乱是一个二进制变量回答父母在每一个调查:“2020年1月以来,有谁在你的家庭失去工资,销售,或工作由于冠状病毒对就业的影响,业务,还是经济?”

我们使用3仪器。第一个2来自OxCGRT,^81年测量时变政策强度面试日期。OxCGRT出现在多个研究(eMethods和eTable 1补充1)。^{82年- - - - - -85年}区分政策的目的,我们recategorized OxCGRT组件到2新索引:紧缩和限制性政策指数(SRPI)和支持和灵活性的政策指数(SFPI)。

SRPI反映9政策来控制通过限制旅行和面对面传播商业或教育,包括关闭学校,工作场所关闭,取消公共活动,收集限制,公共交通关闭,当地的运动限制,国际旅行限制,和信息活动。万博manbetx平台首页SFPI反映7政策来缓解经济困难和改善健康的使用方法不限制旅行。它包括收入支持,减免债务、测试、接触者追踪,掩蔽,疫苗接种,年长的成人的保护。SRPI的值和SFPI改变随着时间的推移政策在每个子类动态改变。我们对数转换SRPI和SFPI占收益递减。每月第三个仪器是县级统计局2020年失业率。

我们包括基线社会人口,包括孩子的年龄,生理性别,种族或民族(即亚洲人,黑人,西班牙裔,其他或多种族,和白色),父母的教育(学士学位或更高或没有学位),父母的婚姻状况(已婚或未婚),和家庭收入(≥100美元 000 / y)。其他或多民族的儿童被印第安人/美国本土或阿拉斯加本地,本地夏威夷,Guamanian和其他种族。考虑到种族和民族可以有助于减少偏见由于潜在的混杂因素。我们调整县级COVID-19发病率每100 000小时孩子们暴露于COVID-19-related新闻使用的问题,“在过去的一周,每天多少时间你认为你的孩子得到了有关冠状病毒的新闻电视新闻来源及其影响?”(eTable 2补充1)。

我们使用IV分析利用自然实验^86年COVID-19政策和失业率变化在时间和地理位置。^87年第四分析利用外源性因素(即因子,其值不能受到个别孩子或父母)与风险相关的但不是阶段的错误条件。换句话说,第四模型假设仪器是外生的,强壮,与结果相关,只有通过学校和金融混乱,协变量条件。⁶⁰此外,该模型假定仪器与曝光(eMethods单调关联补充1)。

SFPI和SRPI一定外生个别儿童的心理健康和睡眠。然而,政策被SFPI和SRFI可能与儿童福利通过家庭和朋友的COVID-19经验。因此,我们作为协变量包括COVID-19发病率。此外,孩子们不太可能知道SFPI SRPI政策或失业率,除了通过媒体;因此我们包括COVID-19媒体曝光作为协变量。

县级失业率^88年反映工业成分和劳动力市场参与地方,一定外生的儿童心理健康和睡眠,因为每个站点的劳动力市场太大影响任何家庭的失业率。因此,条件控制了社会人口,COVID-19发生率,和儿童的媒体曝光,我们的仪器应该只与孩子的心理健康和睡眠中断通过政策性金融和学校。我们没有控制变量的途径从学校或金融影响儿童心理健康和睡眠,比如社会孤立,缺乏例程,久坐不动的行为,和父母的压力。虽然理解这样的途径是很重要的,它是超出了我们的研究范围。最后,孩子们通常不是免费的压力或压力较低的基线。

实现第四,我们退化仪器和协变量对每个接触(2单独的一期为每个模型方程)。然后我们的预计值2暴露了一级方程式和退化这些(连同相同的协变量)与每一个结果。我们使用2段有限的信息最大似然(2 sliml)万博manbetx平台首页回归,这是大约值无偏,^89年,90年提供有限样本偏差减少,同样的渐近分布的2段最小二乘允许使用较小的关键值应用Stock-Yogo弱时仪器测试。^91年的Kleibergen-Papp沃尔德rkF统计计算检查器械包的力量。我们描述2进一步在eMethods sliml模型补充1。

我们估计logarithmic-linear模型连续结果(感知压力、悲伤、积极的影响)。这些方程的系数转换([exp(系数)−1)×100)。^92年转换系数从而代表的比例的变化结果当一个二进制变量变化从0到1(例如,改变从金融破坏金融破坏[1][0]认为压力的变化导致202.2%)(表1)。

对于二分结果,我们使用线性概率模型(行分钟),原因如下。首先,所有二元因变量的范围(20%至80%),在升分钟执行几乎相同的边际物流或概率单位回归模型的估计。^93年其次,样本容量大,使我们对渐近的假设合理的一致性。^91年第三,第四逻辑回归模型在技术上都不合适,当有多个二进制内生变量,而第四行分钟技术上是合适的。^94年最后,行分钟一直出现在医学文献。^{95年- - - - - -97年}比例系数转换(乘以100)代表边际点变化。

使用热甲板模型占失踪协变量数据归责保持更大的样本量,我们还执行多个罪名灵敏度检查。^98年,99年所有分析使用占据版本16 (StataCorp),合并ACS-based概率权重,和集群标准位置错误。^{One hundred.,101年}进行了数据分析从2021年5月到2023年1月。双尾进行了测试P≤。05was considered statistically significant.

这项研究包括6030名独特的个人心理健康样本(加权中值(差)的年龄,13(12 - 13)年;2947女性(48.9%);273年亚洲儿童(4.5%);461年黑人儿童(7.6%);1167西班牙裔儿童(19.4%),3783名白人孩子(62.7%)和347名儿童的其他或多民族的种族[5.7%])(eTable 4补充1)。它包括6080个儿童睡眠样本(加权中值(差)的年龄,13(12 - 13)年;2988女性(48.8%);273年亚洲儿童(4.5%);470年黑人儿童(7.7%);1174西班牙裔儿童(19.3%),3814名白人孩子(62.7%)和350名儿童的其他或多民族的种族[5.8%])(eTable 4补充1)。表2和表3显示unimputed,描述性统计每调查(调查列)和整体不平衡面板总数(列包含重复的观察)。

社会人口在我们的研究样本不同于一般人群。^{102年,103年}与回应调查的个体相比,没有回应的人更有可能是男性,黑人,西班牙人,或其他种族;未婚父母;父母不到学士学位;中低收入(eTable 3补充1)。

使用我们的估算分析数据集,我们的工具集足够强大(Stock-Yogo弱仪器测试)(eTables 3和4补充1)。^104年在所有情况下,Kleibergen-Paap rk瓦尔德F统计的联合力量成套仪器等于或大于临界值10%最大LIML大小。

儿童与家庭金融中断了的意思是205.2%(95%可信区间,57.9% -509.0%)增加压力,平均为73.9 (95% CI, 14.22 - -48.45)的增幅moderate-to-extreme COVID-19-related担心,平均112.1%(95%可信区间,22.2% -268.1%)增加悲伤,和平均32.9%(95%可信区间,3.5% -53.4%)减少正面的影响。没有明显学校中断和心理健康之间的联系。学校家庭金融中断和中断与儿童睡眠(有关表4)。系数估计没有统计不同当多个归责,而不是使用热甲板非难。eTables 5和6补充1显示完整的一期结果对应于第二阶段的结果了表3和表4,分别。

据我们所知,这研究提供了第一个仪器variables-based证据表明,家庭的金融崩溃,尽管支持性政策,与更大的感知压力、悲伤和COVID-19-related担心儿童的和积极的影响。中断与我们的假设相反,学校并没有与心理健康相关的或不正常的睡眠,和金融中断与异常睡眠没有关联。

在大流行期间,政策制定者面临减少COVID-19感染率之间的权衡,并导致潜在的经济和心理健康都有负面影响在实现SRPI政策。^105年之前横断面研究发现COVID-19-related压力与心理压力有关儿童和青少年。^56,57符合之前的纵向研究表明更大的感知到的压力和增加轨迹COVID-19担心儿童经历父母失业,^20.我们发现COVID-19政策对儿童心理健康的影响主要是通过家庭金融混乱。^{20.,22,106年,107年}家庭扮演着重要的角色在孩子的心理健康,家人和韧性是流感大流行期间更关键。^20.,108年因为更大的心理压力可能溢出对学习损耗的影响,家庭和同伴关系的质量,和严重的精神疾病,^{109年- - - - - -111年}解决家庭财务压力可能减少对儿童发展的负面影响在未来长COVID-19复苏。

与我们的假设和先前的研究发现,COVID-19中断睡眠模式恶化,我们没有发现经济或学校之间的联系中断与异常睡眠。^{13,58,112年,113年}这是在瑞士研究相反,¹³新加坡,^45,58和英国^112年研究发现,儿童和青少年在COVID-19睡更长时间。我们把这种现象归因于不同的研究设计和本国特有的上下文。

我们的结果要求临床医生评估金融中断支持儿童心理健康。^22,114年我们提供的证据表明,优化感染流感大流行期间缓解政策可以优先考虑儿童心理健康主要通过经济救助的家庭。战略持续使用风险缓解策略可以降低社会成本。^{105年,115年}

当前研究的优势包括第一次使用大,人口,地理编码、纵向数据来衡量儿童心理健康状况在COVID-19大流行。建立在文学,^13,56,57,59我们的工具变量方法纠正偏见由于混杂,测量误差和反向因果关系,但只有在第四模型基本假设的。^116年第四模型在本研究旨在属性变化儿童心理健康和睡眠结果去学校和家庭金融混乱,只这样的中断不同程度动态变化情况与外生政策(SRPI和SFPI索引)和县级的失业率。

这项研究有一定的局限性。首先,虽然我们第四方法纠正偏见由于混杂,测量误差,和反向因果关系在一定程度上,底层IV假设,^116年发生任何偏差纠正由于IV的参数模型是有限的家庭财政和学校中断和不延长控制变量参数。第二,自我报告的ABCD措施。在尺度上的压力、悲伤、积极的影响,睡眠进行验证,对孩子的反应,可能会受社会赞许性和回忆偏见。我们也评估睡眠时间表,而不是睡眠质量。^112年ABCD-COVID时期调查不包括新精神障碍发病的严重程度或决心。未来的研究应该包括更多的心理健康的具体措施,如临床量表(如phq - 9)确定新的精神疾病发病和严重程度。采用快速发展的技术,允许更有效率和bias-corrected估计还需要使用多级和其他模型。^{117年,118年}第三,我们认识有其他类型的中断(如COVID-19家庭成员的死亡)³⁹和COVID-19-related结果^{119年,120年}这可能影响心理健康和睡眠。当我们的家庭财务和学校估计中断旨在纠正偏见,这并不意味着不存在任何其他相关中断。第四,我们没有信息识别数据丢失的原因万博manbetx平台首页。然而,我们遵循最佳实践^98年处理缺失数据,使用热甲板和多个罪名和结果是一致的,加强我们的研究结果的有效性。

然而,我们的研究结果可能低估了我们不能归咎于nonrespondents数据调查显示,其中绝大多数是黑人,西班牙人,未婚,有不到一个学士学位,是中低收入。最后,尽管这项研究杠杆纵向调查从2020年5月到2020年12月,ABCD COVID-19-RRR没有收集信息后立即大量关闭学校3月13日至3月15日,2020年。万博manbetx平台首页我们也排除了2021劳工统计局去年调查失业率尚未与ABCD。ABCD研究是前瞻性收集儿童健康信息,未来的研究可以使用更新的ABCD数据发布和链接到更多的结构性社区健康问题社会决定万博manbetx平台首页因素和政策相关的数据源来评估长期COVID-19政策和中断对儿童健康的影响轨迹。

这些发现表明,COVID-19遏制政策和地理变化失业率可能恶化儿童心理健康,但主要是通过家庭金融中断和中断不上学。因此,政策制定者们应该考虑的政策更有效地减轻大流行控制的财务影响家庭,因此,儿童心理健康。

发表:2023年1月26日。

发表:2023年3月13日。doi:10.1001 / jamanetworkopen.2023.2716

开放:这是一个开放的分布式根据文章CC-BY许可证。肖©2023 Y et al。狗万体育下载地址《美国医学会杂志》网络开放。

通讯作者:云雨肖博士威尔康奈尔医学、纽约长老会,人口健康科学部门,DV 306, 425 E 61,纽约10065yux4008@med.cornell.edu)。

作者的贡献:Drs肖和布朗有完全访问所有的数据研究,负责数据的完整性和数据分析的准确性。Drs肖和布朗做出了同等的贡献。

概念和设计:所有作者。

数据的采集、分析或解释:所有作者。

起草的手稿:Chow肖,斯诺登。

关键的修订手稿的重要知识内容:所有作者。

统计分析:Chow肖,棕色。

获得资助:肖。

行政、技术或材料支持:肖。

监督:曼。

利益冲突的披露:马恩博士报道有一个专利申请哥伦比亚大学自杀严重程度量表(C-SSRS)与精神卫生研究基金会版税支付版税C-SSRS用于商业用途。没有其他信息披露报告。

资金/支持:本研究支持格兰特226371 - 01年国家卫生保健管理研究所和教育基金会。

资助者的角色/赞助商:资助者没有参与这项研究的设计和实施;的收集、管理、分析和解释数据;准备、审查或批准的手稿;并决定提交出版的手稿。

数据共享声明:看到补充2。

附加信息:万博manbetx平台首页本文的数据用于制备得到的青少年大脑认知DevelopmentSM (ABCD)研究(https://abcdstudy.org),在NIMH数据归档(NDA)举行。这是一个多点,纵向研究设计招募10000多名儿童年龄9和10多年跟随他们进入成年早期。®ABCD研究是由美国国立卫生研究院和额外的联邦合作伙伴奖数字U01DA041048 U01DA050989, U01DA051016, U01DA041022, U01DA051018, U01DA051037, U01DA050987, U01DA041174, U01DA041106, U01DA041117, U01DA041028, U01DA041134, U01DA050988, U01DA051039, U01DA041156, U01DA041025, U01DA041120, U01DA051038, U01DA041148, U01DA041093, U01DA041089, U24DA041123 U24DA041147。一个完整的列表的支持者是可用的https://abcdstudy.org/federal-partners.html。参与网站和一个完整的清单清单研究调查可以发现的https://abcdstudy.org/consortium_members/。ABCD财团调查设计和实现研究和/或提供数据,却未必能参与这份报告的分析或写作。这手稿反映作者的观点和可能不反映美国国立卫生研究院的意见或观点或ABCD财团调查员。随着时间的推移ABCD数据存储库的增长和变化。本报告中使用的ABCD数据来自ABCD 4.0。额外的支持这项工作从补充剂U24DA041123和U24DA041147成为可能,美国国家科学基金会(NSF 2028680),和孩子和屏幕:数字媒体研究所和儿童发展公司从ABCD COVID-19数据为数据发布。与外部环境数据,可能有额外的支持这项工作是由从NIEHS R01-ES032295 R01-ES031074。