Associations Between Food Insecurity and Depression among Diverse Asian Americans
Notice bibliographique
Résumé
Background: Proper nutrition is an essential component to both physical and emotional health. Food insecurity (FI) is a potentially critical public health problem. The link between FI and elevated risk for depression has been well documented. Yet, it is largely unknown how diverse older adult populations experience FI differently. Therefore, the aims of this study were to examine how gender, race/ethnicity, and nativity may impact the magnitude of the association between FI and depression. Methods: We used a nationally representative sample of the Asian American population from the National Latino and Asian American Study (NLAAS). We built logistic regression models with major depression in the past 12 months as the dependent variable, and FI as the independent variable. Several demographic and socioeconomic characteristics were added to the models to control for potential biases. All statistical estimates were weighted, using the recommended NLAAS sampling weight, to ensure representativeness of the US population. Results: About 35% (weighted adjusted 95% CI: 29.49–39.00) of Asian Americans experienced some level of FI at the time of survey. Experiencing FI over the past 12 months increased the likelihood of having clinical depression (weighted adjusted odds ratio: 1.44, weight adjusted confidence interval: 0.79–2.10). The magnitude of associations between FI and depression varied by race/ethnicity (F (7, 47) = 6.53, p (3, 41) = 10.56, p (3, 41) = 9.85). Conclusions: Food insecurity significantly increases the likelihood of clinical depression among Asian Americans. Greater attention is needed towards food-insecure Asian Americans and their mental health.
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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 | 0,001 | 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».