Food Insecurity, Poor Diet Quality, and Suboptimal Intakes of Folate and Iron Are Independently Associated with Perceived Mental Health in Canadian Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: To address nutrition-related population mental health data gaps, we examined relationships among food insecurity, diet quality, and perceived mental health. Methods: Stratified and logistic regression analyses of respondents aged 19–70 years from the Canadian Community Health Survey, Cycle 2.2 were conducted (n = 15,546). Measures included the Household Food Security Survey Module, diet quality (i.e., comparisons to the Dietary Reference Intakes, Healthy Eating Index), perceived mental health (poor versus good), sociodemographics, and smoking. Results: In this sample, 6.9% were food insecure and 4.5% reported poor mental health. Stratified analysis of food security and mental health status by age/gender found associations for poor diet quality, protein, fat, fibre, and several micronutrients (p-values < 0.05); those who were food insecure tended to have higher suboptimal intakes (p-values < 0.05). After adjustment for covariates, associations in relation to mental health emerged for food insecurity (OR = 1.60, 95% CI 1.45–1.71), poor diet quality (1.61, 95% CI 1.34–1.81), and suboptimal intakes of folate (OR = 1.58, 95% CI 1.17–1.90) and iron (OR = 1.45, 95% CI 1.23–1.88). Conclusions: Population approaches that improve food security and intakes of high quality diets may protect people from poor mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».