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Enregistrement W2900420141 · doi:10.3390/ijerph15112511

Prevalence and Predictors of Food Insecurity among Older People in Canada

2018· article· en· W2900420141 sur OpenAlexaffabout
Janette Leroux, Kathryn Morrison, Mark W. Rosenberg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityEnvironmental healthGerontologyMedicineGeographyFood security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Food insecurity research has been mainly examined among young people. The root causes of food insecurity are closely linked to poverty, and social policies and income supplements, including public and private pensions, have been shown to sharply curb food insecurity into later life. However, social, economic, and political trends that are closely connected to social and health inequalities threaten to undermine the conditions that have limited food insecurity among older people until now. Exploring the prevalence and predictors of food insecurity among older people across Canada has important implications for domestic policies concerning health, healthcare, and social welfare. Methods: Data come from the Canadian Community Health Survey 2012 Annual Component (n = 14,890). Descriptive statistics and a generalized linear model approach were used to determine prevalence and estimate the associations between food insecurity—as measured by the Household Food Security Survey Module—and social, demographic, geographic, and economic factors. Results: Approximately 2.4% of older Canadians are estimated to be moderately or severely food insecure. Income was by far the strongest predictor of food insecurity (total household income <$20,000 compared to >$60,000, OR: 46.146, 95% CI: 12.523–170.041, p < 0.001). Younger older people, and those with a non-white racial background also had significantly greater odds of food insecurity (ages 75+ compared to 65–74, OR: 0.322, 95% CI: 0.212–0.419, p < 0.001; and OR: 2.429, 95% CI: 1.438–4.102, p < 0.001, respectively). Sex, home ownership, marital status, and living arrangement were all found to confound the relationship between household income and food insecurity. Prevalence of food insecurity varied between provinces and territories, and odds of food insecurity were approximately five times greater for older people living in northern Canada as compared to central Canada (OR: 5.189, 95% CI: 2.329–11.562, p < 0.001). Conclusion: Disaggregating overall prevalence of food insecurity among older people demonstrates how disparities exist among sub-groups of older people. The seemingly negligible existence of food insecurity among older people has obscured the importance, practicality, and timeliness of including this age group in research on food insecurity. The current research underscores the critical importance of an income floor in preventing food insecurity among older people, and contributes a Canadian profile of the prevalence and predictors of food insecurity among older people to the broader international literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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