Acute food insecurity and short-term coping strategies of urban and rural households of Bangladesh during the lockdown period of COVID-19 pandemic of 2020: report of a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We conducted a cross-sectional survey to assess the extent and to identify the determinants of food insecurity and coping strategies in urban and rural households of Bangladesh during the month-long, COVID-19 lockdown period. SETTING: Selected urban and rural areas of Bangladesh. PARTICIPANTS: 106 urban and 106 rural households. OUTCOME VARIABLES AND METHOD: Household food insecurity status and the types of coping strategies were the outcome variables for the analyses. Multinomial logistic regression analyses were done to identify the determinants. RESULTS: We found that around 90% of the households were suffering from different grades of food insecurity. Severe food insecurity was higher in urban (42%) than rural (15%) households. The rural households with mild/moderate food insecurity adopted either financial (27%) or both financial and food compromised (32%) coping strategies, but 61% of urban mild/moderate food insecure households applied both forms of coping strategies. Similarly, nearly 90% of severely food insecure households implemented both types of coping strategies. Living in poorest households was significantly associated (p value <0.05) with mild/moderate (regression coefficient, β: 15.13, 95% CI 14.43 to 15.82), and severe food insecurity (β: 16.28, 95% CI 15.58 to 16.97). The statistically significant (p <0.05) determinants of both food compromised and financial coping strategies were living in urban areas (β: 1.8, 95% CI 0.44 to 3.09), living in poorest (β: 2.7, 95% CI 1 to 4.45), poorer (β: 2.6, 95% CI 0.75 to 4.4) and even in the richer (β: 1.6, 95% CI 0.2 to 2.9) households and age of the respondent (β: 0.1, 95% CI 0.02 to 0.21). CONCLUSION: Both urban and rural households suffered from moderate to severe food insecurity during the month-long lockdown period in Bangladesh. But, poorest, poorer and even the richer households adopted different coping strategies that might result in long-term economic and nutritional consequences.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».