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Enregistrement W3211215077 · doi:10.1093/pch/pxab061.004

8 Food Insecurity during COVID-19 in a Canadian Academic Pediatric Hospital

2021· article· en· W3211215077 sur OpenAlexaffabout
Meta van den Heuvel, Anne Fuller, Nusrat Zaffar, Xuedi Li, Carolyn E Beck, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityMedicineDistressPandemicDescriptive statisticsFood securityEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineClinical psychologyGeographyDiseaseAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Social Paediatrics Background There are concerns of increased food insecurity rates during the COVID-19 pandemic, but there is no evidence to date about families with children with an acute or chronic illness. Parents with a child admitted to the hospital may also experience hospital-based food insecurity, defined as the inability of caregivers to afford adequate food during their child’s hospitalization. Objectives We aimed to measure the prevalence of household and hospital-based food insecurity in an academic pediatric hospital setting during the COVD-19 pandemic. We also explored the effects of food insecurity on parental distress and overall caregivers’ experiences obtaining food during their hospital stay. Design/Methods This was a cross-sectional study from April to October 2020. Household food insecurity was measured using the 18-item U.S. Household Food Security Survey Module. Three adapted questions about hospital-based food insecurity were added. Parental distress was measured with the validated Distress Thermometer for Parents: “0” indicates “no distress” and “10” indicates “extreme distress”. Descriptive statistics were used to assess the proportions of food insecurity. Linear regression models were used to explore the relationship between food insecurity and parental distress adjusted for potential confounders. To explore caregivers’ experiences we included one open-ended question in our survey, asking: “Do you have any other feedback regarding your food situation during your child’s hospital admission?”. Recurrent themes were identified using qualitative analysis. Results 851 families were reached by telephone and 775 (91.0%) provided consent to participate. 435 (56.1%) completed at least one questionnaire [Figure 1 Study Flow Diagram]. Caregivers described a high prevalence of household (34.2%) and hospital-based (38.0%) food insecurity. Both adult (B= 0.21 [95% CI 0.07-0.36]), child (B= 0.38 [95% CI 0.10-0.66]) and hospital-based (B= 0.56 [95% CI 0.30-0.83]) food insecurity were significantly associated with parental distress independent of covariates [Table]. In the qualitative analysis, the financial burden and emotional and practical barriers obtaining food in the hospital were identified as important themes. Parents also commented that they “need to eat to be able to take part in the care of their child during hospitalization”. Conclusion Both household and hospital-based food insecurity were highly prevalent in caregivers and significantly associated with parental distress, independent of covariates. High parental distress is known to be associated with a child’s maladjustment to illness and adherence with medical treatment. Hospitals need to strongly consider reducing barriers for parents to obtain food for themselves during their child’s admission in order to reduce parental distress.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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