Food Insecurity and Mental Health among Females in High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is a persistent concern in high-income countries, and has been associated with poor mental health, particularly among females. We conducted a scoping review to characterize the state of the evidence on food insecurity and mental health among women in high-income countries. The research databases PubMed, EMBASE, and psycINFO were searched using keywords capturing food insecurity, mental health, and women. Thirty-nine articles (representing 31 unique studies/surveys) were identified. Three-quarters of the articles drew upon data from a version of the United States Department of Agriculture Household Food Security Survey Module. A range of mental health measures were used, most commonly to measure depression and depressive symptoms, but also anxiety and stress. Most research was cross-sectional and showed associations between depression and food insecurity; longitudinal analyses suggested bidirectional relationships (with food insecurity increasing the risk of depressive symptoms or diagnosis, or depression predicting food insecurity). Several articles focused on vulnerable subgroups, such as pregnant women and mothers, women at risk of homelessness, refugees, and those who had been exposed to violence or substance abuse. Overall, this review supports a link between food insecurity and mental health (and other factors, such as housing circumstances and exposure to violence) among women in high-income countries and underscores the need for comprehensive policies and programs that recognize complex links among public health challenges.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».