Food insufficiency and mental health service utilisation in the USA during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the association between food insufficiency and mental health service utilisation in the USA during the COVID-19 pandemic. DESIGN: Cross-sectional study. Multiple logistic regression models were used to estimate the associations between food insufficiency and mental health service utilisation. SETTING: US Census Household Pulse Survey data collected in October 2020. PARTICIPANTS: Nationally representative sample of 68 611 US adults. RESULTS: After adjusting for sociodemographic factors, experiencing food insufficiency was associated with higher odds of unmet mental health need (adjusted OR (AOR) 2·90; 95 % CI 2·46, 3·43), receiving mental health counselling or therapy (AOR 1·51; 95 % CI 1·24, 1·83) and psychotropic medication use (AOR 1·56; 95 % CI 1·35, 1·80). Anxiety and depression symptoms mediated most of the association between food insufficiency and unmet mental health need but not the associations between food insufficiency and either receiving mental health counselling/therapy or psychotropic medication use. CONCLUSIONS: Clinicians should regularly screen patients for food insufficiency, especially in the wake of the COVID-19 pandemic. Expanding access to supplemental food programmes may help to mitigate the need for higher mental health service utilisation during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».