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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».