Socio-economic and psychological impact of COVID-19 pandemic in a Spanish cohort BIOVAL-D-COVID-19 study protocol

Abstract

Objective: SARS-CoV-2 outbreak has a negative psychological impact among general population. Data comparing mental health status before and during the outbreak is needed. The BIOVAL-D-COVID-19 study assess the socio-economic and psychological impact of the COVID-19 pandemic and lockdown in a representative sample of non-institutionalized Spanish adult population, and estimate the incidence of mental health disorders, including suicidal behaviours, and possible related factors. Method: Observational longitudinal study including two online surveys: baseline survey (T0) performed during 2019 and follow-up survey (T1) conducted 12-month later. The latter included nine sections: socio-demographic, health status, mental health, employment conditions and status, material deprivation, use of healthcare services, intimate partner violence and resilience. Four of the nine sections are administered in T0 and T1 assessments. Longitudinal data analyses will estimate adjusted incidence rates of mental health disorders using Poisson regression models. Risk and protective factors will be analysed through multiple logistic regression models.

Objetivo: el estudio BIOVAL-D-COVID-19 evaluará el impacto socioeconómico y psicológico de la pandemia de COVID-19 y del confinamiento en una muestra representativa de población española adulta no institucionalizada, y estimará la incidencia de trastornos de salud mental, incluida la conducta suicida, y los posibles factores relacionados. Métodos: estudio longitudinal que incluye dos encuestas online: la encuesta basal (T0) realizada durante 2019 y la encuesta de seguimiento (T1) realizada 12 meses después. Esta última tiene nueve secciones: variables sociodemográficas, estado de salud general, salud mental, condiciones laborales y estatus laboral, privación material, uso de servicios de salud, violencia de pareja y resiliencia. Cuatro de las nueve secciones se administran en ambas encuestas (T0 y T1). Se utilizarán modelos de regresión de Poisson para el análisis longitudinal de las tasas de incidencia ajustadas de trastornos de salud mental. Los factores de riesgo y de protección se analizarán mediante modelos de regresión logística múltiple.