Food Insecurity, Food Environment and Obesity Among Urban School-Aged Children in Queretaro, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the relationship between food insecurity, food environment and obesity in school-aged children in Queretaro. In this cross-sectional study, weight, height and body fat % (BF%) were measured in 122 school-aged children (8.1 ± 1.5 y) from an urban area in Queretaro, Mexico. Additionally, household food insecurity was assessed using the Latin American and Caribbean Food Security Scale (ELCSA). Geolocation data of both food establishments (FE) and participants’ households (HH) were collected and uploaded into a GIS database. The distance to the closest FE within a 300 m radius from each participant's household was calculated using GIS. FE were categorized as follows: (1) FEPF, which mainly sold processed foods (e.g., convenient stores); and (2) FEnPF, which mainly sold non-processed foods (e.g., fruterías – only fruits and vegetables). Univariate analysis was used to assess the interaction of BF%, food insecurity and FE categories using SPSS v23.0. Almost half of the children showed high BF% (48%), while 43% lived in HH with some degree of food insecurity. Children in moderately/severely food insecure HH and who lived close to FEnPF had significantly lower BF% (18.9 ± 4.7%), compared to children in food secure HH (24.4 ± 2.5%) or HH experiencing mild food insecurity (25.0 ± 2.6%) (P < 0.05). However, children in moderately/severely food insecure HH, who lived close to FEPF had significantly higher BF% (29.4 ± 2.7%), compared to those experiencing mild food insecurity (23.7 ± 1.5%), or who were food secure (22.8 ± 1.1%) (P < 0.05). Children living in moderately/severely food insecure HH showed an opposite BF% pattern when compared to those in food secure or mildly food insecure HH, depending on how close they live to FE that either mainly sold processed foods or unprocessed foods, indicating the potential relationship of food environment to childhood obesity mediated by food insecurity. Partially funded by FOFI, UAQ.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».