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Enregistrement W2999125375 · doi:10.1186/s12939-019-1114-z

Homeownership status and risk of food insecurity: examining the role of housing debt, housing expenditure and housing asset using a cross-sectional population-based survey of Canadian households

2020· article· en· W2999125375 sur OpenAlexafffundabout
Andrée-Anne Fafard St-Germain, Valerie Tarasuk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésOddsHousing tenurePopulationDebtAsset (computer security)BusinessEnvironmental healthEconomicsLogistic regressionDemographic economicsFinanceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Household food insecurity is a potent marker of material deprivation with adverse health consequences. Studies have repeatedly found a strong, independent relationship between owning a home and lower vulnerability to food insecurity in Canada and elsewhere, but the reasons for this relationship are poorly understood. We aimed to examine the influence of housing asset, housing debt and housing expenditure on the relationship between homeownership status and food insecurity in Canada. METHODS: Cross-sectional data on food insecurity, housing tenure and expenditures, home value, income and sociodemographic characteristics were derived from the 2010 Survey of Household Spending, a population-based survey. Multivariable logistic regression models were conducted to estimate odds ratios of food insecurity among households of all incomes (n = 10,815) and those with lower incomes (n = 5547). RESULTS: Food insecurity prevalence was highest among market renters (28.5%), followed by homeowners with a mortgage (11.6%) and mortgage-free homeowners (4.3%). Homeowners with a mortgage (OR: 0.51, 95% CI: 0.39-0.68) and those without a mortgage (OR: 0.23, 95% CI: 0.16-0.35) had substantially lower adjusted odds of food insecurity than market renters, and accounting for the burden of housing cost had minimal impact on the association. Mortgage-free homeowners had lower adjusted odds ratios of food insecurity compared to homeowners with a mortgage, but differences in the burden of housing cost fully accounted for the association. When stratifying homeowners based on presence of mortgage and housing asset level, the adjusted odds ratios of food insecurity for market renters were not significant when compared to mortgage holders with low housing asset. Mortgage-free owners with higher housing asset were least vulnerable to food insecurity (adjusted OR: 0.18, 95% CI: 0.11-0.27). CONCLUSIONS: Substantial disparities in food insecurity exist between households with different homeownership status and housing asset level. Housing policies that support homeownership while ensuring affordable mortgages may be important to mitigate food insecurity, but policy actions are required to address renters' high vulnerability to food insecurity.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,089 · 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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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