The household food insecurity gradient and potential reductions in adverse population mental health outcomes in Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Household food insecurity is related to poor mental health. This study examines whether the level of household food insecurity is associated with a gradient in the risk of reporting six adverse mental health outcomes. This study further quantifies the mental health impact if severe food insecurity, the extreme of the risk continuum, were eliminated in Canada. METHODS: Using a pooled sample of the Canadian Community Health Survey (N = 302,683), we examined the relationship between level of food insecurity, in adults 18-64 years, and reporting six adverse mental health outcomes. We conducted a probit analysis adjusted for multi-variable models, to calculate the reduction in the odds of reporting mental health outcomes that might accrue from the elimination of severe food insecurity. RESULTS: Controlling for various demographic and socioeconomic covariates, a food insecurity gradient was found in six mental health outcomes. We calculated that a decrease between 8.1% and 16.0% in the reporting of these mental health outcomes would accrue if those who are currently severely food insecure became food secure, after controlling for covariates. CONCLUSION: Household food insecurity has a pervasive graded negative effect on a variety of mental health outcomes, in which significantly higher levels of food insecurity are associated with a higher risk of adverse mental health outcomes. Reduction of food insecurity, particularly at the severe level, is a public health concern and a modifiable structural determinant of health worthy of macro-level policy intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».