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Enregistrement W3194180365 · doi:10.1017/s1368980021003153

The association between household food insecurity and obesity in Mexico: a cross-sectional study of ENSANUT MC 2016

2021· article· en· W3194180365 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMontreal General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityAssociation (psychology)ObesityInequalityPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the association between household food insecurity and overweight, obesity and abdominal obesity in Mexican adults. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: We analysed data from the Mexican Halfway National Health and Nutrition Survey 2016, a nationally representative survey that accounted for rural and urban areas in four regions of Mexico: North, Centre, Mexico City and South. PARTICIPANTS: Adults from 20 to 59 years old (n 5456, which represents 45 804 210 individuals at the national level). RESULTS: 70·8 % of the Mexican adults had some degree of household food insecurity. This situation showed larger proportions (P < 0·05) among indigenous people, those living in a rural area, in the Southern region or the lowest socio-economic quintiles. The prevalence of obesity and abdominal obesity was higher in female adults (P < 0·001), with the highest proportions occurring among those experiencing severe household food insecurity. Among women, mean BMI and waist circumference were higher as household food insecurity levels increased (P < 0·001). According to multivariate logistic regression models, severe household food insecurity showed to be positively associated with obesity (OR: 2·36; P = 0·001) in Mexican adult females. CONCLUSIONS: Our findings confirm the association between household food insecurity and obesity among Mexican women. Given the socio-demographic characteristics of the food-insecure population, it is alarming that prevailing socio-economic inequalities in the country might also be contributing to the likelihood of obesity. Therefore, it is crucial to maintain and bolster surveillance systems to track both problems and implement adequate policies and interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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