Household Food Insecurity and Psychosocial Dysfunction in Ecuadorian Elementary Schoolchildren
Notice bibliographique
Résumé
Household food insecurity (HFI) is a major global public health and pediatric concern due to its reported association with adverse child nutrition, growth, and health outcomes. Psychosocial dysfunction is a major cause of childhood disability. US and Canadian studies have linked HFI to poorer overall psychosocial dysfunction and specific dysfunction types in school-aged children, i.e., internalizing, externalizing, and attention behaviors. However, it is uncertain whether prior findings are generalizable to low- and middle-income country (LMIC) settings. We conducted a cross-sectional study to explore the association of HFI with psychosocial dysfunction in 6-12-year-old public elementary schoolchildren (n=279) residing in low-income neighborhoods in Quito, Ecuador. Maternal caregivers were interviewed to obtain data on child psychosocial dysfunction (Pediatric Symptom Checklist, PSC), food security (Household Food Security Survey Module), and maternal mental health (SF-36 Mental Composite Summary). Capillary blood samples were obtained from child participants to measure hemoglobin levels. The data were analyzed using general linear models with adjustment for covariates. The results revealed that HFI was associated with significantly higher overall average PSC scores (p=0.002) and with internalizing (p=0.001) and externalizing (p=0.03) but not attention subscale scores. However, anemia was independently associated with PSC attention subscale scores (p=0.015). This is the first study to report on the relationship between HFI and psychosocial dysfunction in school-aged children in a LMIC setting. It highlights the importance of improving policies and programs protecting vulnerable households from HFI. In addition to improving health and nutrition, such improvements could potentially reduce the burden of child psychosocial dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».