Examining the relationship between food insecurity and causes of injury in Canadian adults and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food insecurity, as an indicator of socioeconomic disadvantages and a determinant of health, may be associated with injury by increasing risk exposure and hampering risk mitigation. We examined the association between food insecurity and common causes of injury in the general population. METHODS: Linking the Canadian Community Health Survey 2005-2017 to National Ambulatory Care Reporting System 2003-2017, this retrospective cohort study estimated incidence of injury-related emergency department (ED) visits by food insecurity status among 212,300 individuals 12 years and above in the Canadian provinces of Ontario and Alberta, adjusting for prior ED visits, lifestyle, and sociodemographic characteristics including income. RESULTS: Compared to those in food-secure households, individuals from moderately and severely food-insecure households had 1.16 (95% confidence interval [CI] 1.07-1.25) and 1.35 (95% CI 1.24-1.48) times higher incidence rate of ED visits due to injury, respectively, after confounders adjustment. The association was observed across sex and age groups. Severe food insecurity was associated with intentional injuries (adjusted rate ratio [aRR] 1.81; 95% CI 1.29-2.53) including self-harm (aRR 1.87; 95% CI 1.03-3.40) and violence (aRR 1.79; 95% CI 1.19-2.67) as well as non-intentional injuries (aRR 1.34; 95% CI 1.22-1.46) including fall (aRR 1.43; 95% CI 1.24-1.65), medical complication (aRR 1.39; 95% CI 1.06-1.82), being struck by objects (aRR 1.43; 95% CI 1.07-1.91), overexertion (aRR 1.31; 95% CI 1.04-1.66), animal bite or sting (aRR 1.60; 95% CI 1.08-2.36), skin piercing (aRR 1.80; 95% CI 1.21-2.66), and poisoning (aRR 1.65; 95% CI 1.05-2.59). Moderate food insecurity was associated with more injuries from violence (aRR 1.56; 95% CI 1.09-2.21), falls (aRR 1.22; 95% CI 1.08-1.37), being struck (aRR 1.20; 95% CI 1.01-1.43), and overexertion (aRR 1.25; 95% CI 1.04-1.50). Moderate and severe food insecurity were associated with falls on stairs and being struck in non-sports settings but not with falls on same level or being struck during sports. Food insecurity was not related to transport injuries. CONCLUSIONS: Health inequity by food insecurity status extends beyond diseases into differential risk of injury, warranting policy intervention. Researchers and policymakers need to address food insecurity as a social determinant of injury to improve health equity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».