Socio-demographic characteristics, diet and health among food insecure UK adults: cross-sectional analysis of the International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate food insecurity (FI) prevalence among UK adults and investigate associations with socio-demographic characteristics, diet and health. DESIGN: Weighted cross-sectional survey data. FI was measured using the USDA Adult Food Security Survey Module. Data were analysed using adjusted logistic regression models. SETTING: United Kingdom. PARTICIPANTS: 2551 participants (aged 18-64 years); sub-sample (n 1949) used to investigate association between FI and overweight. RESULTS: FI prevalence was 24·3 %. Higher odds of FI were observed among participants who reported that making ends meet was difficult v. easy (OR 19·76, 95 % CI 13·78, 28·34), were full-time students v. non-students (OR 3·23, 95 % CI 2·01, 5·18), had low v. high education (OR 2·30, 95 % CI 1·66, 3·17), were male v. female (OR 1·36, 95 % CI 1·01, 1·83) and reported their ethnicity as mixed (OR 2·32, 95 % CI 1·02, 5·27) and white other (OR 2·04, 95 % CI 1·04, 3·99) v. white British. Odds of FI were higher in participants living with children v. alone, especially in single-parent households (OR 2·10, 95 % CI 1·19, 3·70). Odds of FI decreased per year of increase in age (OR 0·95, 95 % CI 0·94, 0·96) and were lower in participants not looking for work v. full-time employed (OR 0·60, 95 % CI 0·42, 0·87). Food insecure v. food secure adults had lower odds of consuming fruits (OR 0·59, 95 % CI 0·47, 0·74) and vegetables (OR 0·68, 95 % CI 0·54, 0·86) above the median frequency, and higher odds for fruit juice (OR 1·39, 95 % CI 1·10, 1·75). Food insecure v. food secure adults had higher odds of reporting unhealthy diets (OR 1·65, 95 % CI 1·31, 2·10), poor general health, (OR 1·90, 95 % CI 1·50, 2·41), poor mental health (OR 2·10, 95 % CI 1·64, 2·69), high stress (OR 3·15, 95 % CI 2·42, 4·11) and overweight (OR 1·32, 95 % CI 1·00, 1·75). CONCLUSIONS: FI prevalence was high and varied by socio-demographic characteristics. FI was associated with poorer diet and health.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».