The potential impact of the COVID-19 pandemic on population mental health is of increasing global concern. We examine changes in adult mental health in the UK population before and during the lockdown.

Interrupted time series analysis is a quasi-experimental design that can evaluate an intervention effect, using longitudinal data. The advantages, disadvantages, and underlying assumptions of various modelling approaches are discussed using published examples

In 2004, after a series of national initiatives associated with marked improvements in the quality of care, the National Health Service of the United Kingdom introduced a pay-for-performance contract for family practitioners. This contract increases existing income according to performance with respect to 146 quality indicators covering clinical care for 10 chronic diseases, organization of care, and patient experience.

A pay-for-performance scheme based on meeting targets for the quality of clinical care was introduced to family practice in England in 2004.

Studies combined in a meta‐analysis often have differences in their design and conduct that can lead to heterogeneous results. A random‐effects model accounts for these differences in the underlying study effects, which includes a heterogeneity variance parameter. The DerSimonian‐Laird method is often used to estimate the heterogeneity variance, but simulation studies have found the method can be biased and other methods are available. This paper compares the properties of nine different heterogeneity variance estimators using simulated meta‐analysis data. Simulated scenarios include studies of equal size and of moderate and large differences in size. Results confirm that the DerSimonian‐Laird estimator is negatively biased in scenarios with small studies and in scenarios with a rare binary outcome. Results also show the Paule‐Mandel method has considerable positive bias in meta‐analyses with large differences in study size. We recommend the method of restricted maximum likelihood (REML) to estimate the heterogeneity variance over other methods. However, considering that meta‐analyses of health studies typically contain few studies, the heterogeneity variance estimate should not be used as a reliable gauge for the extent of heterogeneity in a meta‐analysis. The estimated summary effect of the meta‐analysis and its confidence interval derived from the Hartung‐Knapp‐Sidik‐Jonkman method are more robust to changes in the heterogeneity variance estimate and show minimal deviation from the nominal coverage of 95% under most of our simulated scenarios.

In 2004, the United Kingdom invested $3.2 billion in a new program to reward general practitioners for the delivery of high-quality care. The authors examine longitudinal data on quality and report that the incentive program may have prompted a modest improvement in the quality of care for two of the three chronic conditions they studied.

Heterogeneity has a key role in meta-analysis methods and can greatly affect conclusions. However, true levels of heterogeneity are unknown and often researchers assume homogeneity. We aim to: a) investigate the prevalence of unobserved heterogeneity and the validity of the assumption of homogeneity; b) assess the performance of various meta-analysis methods; c) apply the findings to published meta-analyses.We accessed 57,397 meta-analyses, available in the Cochrane Library in August 2012. Using simulated data we assessed the performance of various meta-analysis methods in different scenarios. The prevalence of a zero heterogeneity estimate in the simulated scenarios was compared with that in the Cochrane data, to estimate the degree of unobserved heterogeneity in the latter. We re-analysed all meta-analyses using all methods and assessed the sensitivity of the statistical conclusions. Levels of unobserved heterogeneity in the Cochrane data appeared to be high, especially for small meta-analyses. A bootstrapped version of the DerSimonian-Laird approach performed best in both detecting heterogeneity and in returning more accurate overall effect estimates. Re-analysing all meta-analyses with this new method we found that in cases where heterogeneity had originally been detected but ignored, 17-20% of the statistical conclusions changed. Rates were much lower where the original analysis did not detect heterogeneity or took it into account, between 1% and 3%.When evidence for heterogeneity is lacking, standard practice is to assume homogeneity and apply a simpler fixed-effect meta-analysis. We find that assuming homogeneity often results in a misleading analysis, since heterogeneity is very likely present but undetected. Our new method represents a small improvement but the problem largely remains, especially for very small meta-analyses. One solution is to test the sensitivity of the meta-analysis conclusions to assumed moderate and large degrees of heterogeneity. Equally, whenever heterogeneity is detected, it should not be ignored.

BackgroundThe mental health of the UK population declined at the onset of the COVID-19 pandemic. Convenience sample surveys indicate that recovery began soon after. Using a probability sample, we tracked mental health during the pandemic to characterise mental health trajectories and identify predictors of deterioration.MethodsThis study was a secondary analysis of five waves of the UK Household Longitudinal Study (a large, national, probability-based survey that has been collecting data continuously since January, 2009) from late April to early October, 2020 and pre-pandemic data taken from 2018–19. Mental health was assessed using the 12-item General Health Questionnaire (GHQ-12). We used latent class mixed models to identify discrete mental health trajectories and fixed-effects regression to identify predictors of change in mental health.FindingsMental health was assessed in 19 763 adults (≥16 years; 11 477 [58·1%] women and 8287 [41·9%] men; 3453 [17·5%] participants from minority ethnic groups). Mean population mental health deteriorated with the onset of the pandemic and did not begin improving until July, 2020. Latent class analysis identified five distinct mental health trajectories up to October 2020. Most individuals in the population had either consistently good (7437 [39·3%] participants) or consistently very good (7623 [37·5%] participants) mental health across the first 6 months of the pandemic. A recovering group (1727 [12·0%] participants) showed worsened mental health during the initial shock of the pandemic and then returned to around pre-pandemic levels of mental health by October, 2020. The two remaining groups were characterised by poor mental health throughout the observation period; for one group, (523 [4·1%] participants) there was an initial worsening in mental health that was sustained with highly elevated scores. The other group (1011 [7·0%] participants) had little initial acute deterioration in their mental health, but reported a steady and sustained decline in mental health over time. These last two groups were more likely to have pre-existing mental or physical ill-health, to live in deprived neighbourhoods, and be of Asian, Black or mixed ethnicity. Infection with SARS-CoV-2, local lockdown, and financial difficulties all predicted a subsequent deterioration in mental health.InterpretationBetween April and October 2020, the mental health of most UK adults remained resilient or returned to pre-pandemic levels. Around one in nine individuals had deteriorating or consistently poor mental health. People living in areas affected by lockdown, struggling financially, with pre-existing conditions, or infection with SARS-CoV-2 might benefit most from early intervention.FundingNone.

Objectives To examine temporal trends in sex and age specific incidence of self harm in children and adolescents, clinical management patterns, and risk of cause specific mortality following an index self harm episode at a young age.Design Population based cohort study.Setting UK Clinical Practice Research Datalink-electronic health records from 647 general practices, with practice level deprivation measured ecologically using the index of multiple deprivation. Patients from eligible English practices were linked to hospital episode statistics (HES) and Office for National Statistics (ONS) mortality records.Participants For the descriptive analytical phases we examined data pertaining to 16 912 patients aged 10-19 who harmed themselves during 2001-14. For analysis of cause specific mortality following self harm, 8638 patients eligible for HES and ONS linkage were matched by age, sex, and general practice with up to 20 unaffected children and adolescents (n=170 274).Main outcome measures In the first phase, temporal trends in sex and age specific annual incidence were examined. In the second phase, clinical management was assessed according to the likelihood of referral to mental health services and psychotropic drug prescribing. In the third phase, relative risks of all cause mortality, unnatural death (including suicide and accidental death), and fatal acute alcohol or drug poisoning were estimated as hazard ratios derived from stratified Cox proportional hazards models for the self harm cohort versus the matched unaffected comparison cohort.Results The annual incidence of self harm was observed to increase in girls (37.4 per 10 000) compared with boys (12.3 per 10 000), and a sharp 68% increase occurred among girls aged 13-16, from 45.9 per 10 000 in 2011 to 77.0 per 10 000 in 2014. Referrals within 12 months of the index self harm episode were 23% less likely for young patients registered at the most socially deprived practices, even though incidences were considerably higher in these localities. Children and adolescents who harmed themselves were approximately nine times more likely to die unnaturally during follow-up, with especially noticeable increases in risks of suicide (deprivation adjusted hazard ratio 17.5, 95% confidence interval 7.6 to 40.5) and fatal acute alcohol or drug poisoning (34.3, 10.2 to 115.7).Conclusions Gaining a better understanding of the mechanisms responsible for the recent apparent increase in the incidence of self harm among early-mid teenage girls, and coordinated initiatives to tackle health inequalities in the provision of services to distressed children and adolescents, represent urgent priorities for multiple public agencies.

Objective To investigate whether the incentive scheme for UK general practitioners led them to neglect activities not included in the scheme. Design Longitudinal analysis of achievement rates for 42 activities (23 included in incentive scheme, 19 not included) selected from 428 identified indicators of quality of care. Setting 148 general practices in England (653 500 patients). Main outcome measures Achievement rates projected from trends in the pre-incentive period (2000-1 to 2002-3) and actual rates in the first three years of the scheme (2004-5 to 2006-7). Results Achievement rates improved for most indicators in the pre-incentive period. There were significant increases in the rate of improvement in the first year of the incentive scheme (2004-5) for 22 of the 23 incentivised indicators. Achievement for these indicators reached a plateau after 2004-5, but quality of care in 2006-7 remained higher than that predicted by pre-incentive trends for 14 incentivised indicators. There was no overall effect on the rate of improvement for non-incentivised indicators in the first year of the scheme, but by 2006-7 achievement rates were significantly below those predicted by pre-incentive trends. Conclusions There were substantial improvements in quality for all indicators between 2001 and 2007. Improvements associated with financial incentives seem to have been achieved at the expense of small detrimental effects on aspects of care that were not incentivised.