Food insecurity (hunger) and fast-food consumption among 180 164 adolescents aged 12–15 years from sixty-eight countries
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity has been shown to be associated with fast-food consumption. However, to date, studies on this specific topic are scarce. Therefore, the aim of the present study was to investigate the association between food insecurity and fast-food consumption in adolescents aged 12-15 years from sixty-eight countries (seven low-income, twenty-seven lower middle-income, twenty upper middle-income, fourteen high-income countries). Cross-sectional, school-based data from the Global School-based Student Health Survey were analysed. Data on past 30-d food insecurity (hunger) and fast-food consumption in the past 7 d were collected. Multivariable logistic regression and meta-analysis were conducted to assess associations. Models were adjusted for age, sex and BMI. There were 180 164 adolescents aged 12-15 years (mean age 13·8 (sd 1·0) years; 50·8 % boys) included in the analysis. Overall, severe food insecurity (i.e. hungry because there was not enough food in home most of the time or always) was associated with 1·17 (95 % CI 1·08, 1·26) times higher odds for fast-food consumption. The estimates pooled by country-income levels were significant in low-income countries (adjusted OR (aOR) = 1·30; 95 % CI 1·05, 1·60), lower middle-income countries (aOR = 1·15; 95 % CI 1·02, 1·29) and upper middle-income countries (aOR = 1·26; 95 % CI 1·07, 1·49), but not in high-income countries (aOR = 1·04; 95 % CI 0·88, 1·23). The mere co-occurrence of food insecurity and fast-food consumption is of public health importance. To tackle this issue, a strong governmental and societal approach is required to utilise effective methods as demonstrated in some high-income countries such as the implementation of food banks and the adoption of free school meals.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».