Female sex and food insecurity in relation to self-reported poor or fair mental health in Canadian adults: a cross-sectional study using national survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with food insecurity are at higher risk for mental health disorders. This study examined the joint effect of female sex and food insecurity on self-reported poor or fair mental health in Canadian adults. METHODS: The analysis was based on data from adults (age ≥ 18 yr) who participated in the Canadian Community Health Survey (CCHS) 2015-2016. We determined past-year food security level (secure, moderately insecure or severely insecure) based on 18 questions. We used log-binomial regression to explore associations of sex and food insecurity with self-reported poor or fair mental health. We measured additive interaction between female sex and food insecurity using relative excess risk due to interaction (RERI). RESULTS: The overall response rate for the CCHS was 59.5%. Data for 61 446 respondents were analyzed. Poor or fair mental health was reported by 4107 participants (6.1% when weighted to the Canadian population). Increased risk of poor or fair mental health was associated with female sex (prevalence ratio [PR] 1.22, 95% confidence interval [CI] 1.12 to 1.31), and moderate (PR 2.50, 95% CI 2.21 to 2.82) and severe (PR 4.03, 95% CI 3.59 to 4.52) food insecurity. Significant additive interaction between female sex and severe food insecurity was found for those aged 40-64 years (RERI 1.38, 95% CI 0.29 to 2.47), and the PR for poor or fair mental health for severely food-insecure women was 5.55 (95% CI 4.48 to 6.89) compared to food-secure men of the same age group. INTERPRETATION: Poor or fair mental health is common in the food-insecure population, and there exists synergism between female sex and severe food insecurity among middle-aged people. This suggests the need to develop targeted mental health support strategies for food-insecure people, specifically middle-aged women.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».