Food insecurity status and mortality among adults in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food insecurity is associated with a wide array of negative health outcomes and higher health care costs but there has been no population-based study of the association of food insecurity and mortality in high-income countries. METHODS: We use cross-sectional population surveys linked to encoded health administrative data. The sample is 90,368 adults, living in Ontario and respondents in the Canadian Community Health Survey (CCHS). The outcome of interest is all-cause mortality at any time after the interview and within four years of the interview. The primary variable of interest is food insecurity status, with individuals classed as "food secure", "marginally food insecure", "moderately food insecure", or "severely food insecure". We use logistic regression models to determine the association of mortality with food insecurity status, adjusting for other social determinants of health. RESULTS: Using a full set of covariates, in comparison to food secure individuals, the odds of death at any point after the interview are 1.28 (CI = 1.08, 1.52) for marginally food insecure individuals, 1.49 (CI = 1.29, 1.73) for moderately food insecure individuals, and 2.60 (CI = 2.17, 3.12) for severely food insecure individuals. When mortality within four years of the interview is considered, the odds are, respectively, 1.19 (CI = 0.95, 1.50), 1.65 (CI = 1.37, 1.98), and 2.31 (CI = 1.81, 2.93). INTERPRETATION: These findings demonstrate that food insecurity is associated with higher mortality rates and these higher rates are especially large for the most severe food insecurity category. Efforts to reduce food insecurity should be incorporated into broader public health initiatives to reduce mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».