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Enregistrement W2518944229 · doi:10.1136/jech-2016-208064.207

P110 Evaluation of trajectories in maternal mental health according to food security status: combined analysis of routine and cohort data

2016· article· en· W2518944229 sur OpenAlexaboutno aff
Eleonora Uphoff, MS Power, Kate E. Pickett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityMental healthPoisson regressionCohortDemographyFood insecurityOddsMedicineIncidence (geometry)Environmental healthEthnic groupCohort studyLogistic regressionGeographyPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Literature from Canada and the United States indicates that household food insecurity is associated with poorer mental health, and chronic mental health conditions increase the odds of household food insecurity, independent of household socio-demographic characteristics. However, there is no published work on the longitudinal relationship between mental health and food insecurity in the UK. The objective of this paper was to assess the mental health trajectories of women who report food insecurity compared to those who report no food insecurity around 12 months after giving birth. Methods We analysed linked data from three sources: the Born in Bradford (BiB) baseline questionnaire, data from the BiB1000 study, and GP records. BiB is a birth cohort that examines the impact of environmental, psychological and genetic factors on maternal and child health. BiB1000 is a nested cohort of BiB with 1735 mothers, aimed at identifying risk factors for obesity. The food insecurity questionnaire, derived from the USDA Food Security Survey 1995, was completed when babies were approximately 12 months old (N = 1297). Primary care records were matched to BiB data using NHS numbers (90.8% matched), and CMD was defined according to a standardised method. We calculated incidence rates of CMD per 1000 Patient Years At Risk (PYAR) among food secure compared to food insecure women in ten six-month periods. We used Poisson regression to calculate Incidence Ratio Ratios (IRR) adjusted for ethnicity, age of the mother, partner’s occupation and exposure. Results 22.1% of the sample classified as food insecure, and the incidence rate of CMD ranged from 29 to 118 per 1000 PYAR for the food secure group compared to 57 to 167 per 1000 PYAR for the food insecure group, with the lowest rates found prenatally. Incidence rates of CMD were higher for food insecure compared to food secure women in all periods. Adjusted IRRs suggest increased vulnerability both prenatally (IRR 1.46, 95% CI 0.99–2.14, p = 0.055) and postnatally (IRR 1.36, 95% CI 1.06–1.73, p = 0.014). Conclusion This study found that women who report food insecurity seem to be at higher risk of CMD during and after pregnancy. The prevention of mental illness and food insecurity involves understanding and tackling the root causes, and it appears we are currently ignoring part of the opportunities for reducing the burden of ill health and social disadvantage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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