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Enregistrement W4282832556 · doi:10.1093/cdn/nzac048.006

Addressing Barriers to WIC Participation During COVID-19: A Qualitative Examination of California WIC Participants and Local Agency Directors

2022· article· en· W4282832556 sur OpenAlexaboutno aff
Alana M Chaney, Lauren Au, Christopher Anderson, Christina Hecht, Catherine Martinez, Lorrene D. Ritchie, Marisa Tsai, Nicole Vital, Shannon E. Whaley

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)PandemicPhoneQualitative researchQuarter (Canadian coin)MedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyEnvironmental healthBusinessFamily medicineGeographySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic impacts of COVID-19 have intensified the burden of food insecurity amongst low-income minority populations, especially women and children. This study aimed to understand the Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children (WIC) participant and local agency director experiences with the adoption of USDA federal waivers, designed to overcome operational barriers during the COVID-19 pandemic in 3 regions in California. A qualitative cross-sectional study included structured phone interviews (June 2020-March 2021) in Spanish or English of 182 California WIC participants’ experience and satisfaction with remote interactions, enrollment or recertification in WIC, and shopping for WIC foods. Twenty-two local agency directors were interviewed on how operational challenges were overcome, and preferences on the continuation of specific waivers post-pandemic. The study utilized integrated approach comprised of deductive framework and inductive identification to organize interview responses and identify themes for statistical analysis. Most WIC participant respondents (69%) were on WIC prior to the pandemic; 39% enrolled in WIC in March 2020 or later. Most participants were moderately (41%) or very (40%) concerned about the pandemic with more than a quarter (29%) experiencing less income due to COVID-19 challenges. A third (30%) reported challenges shopping for WIC foods at the start of the pandemic with the most common being milk (64%), eggs (33%), and fresh fruit (33%). Despite most participants (63%) reporting household food insecurity, 70% reported how easy and quick it was enrolling in WIC services. Most WIC agency directors (59%) reported offering only virtual services. Nearly all (95%) of agency directors wanted to continue the option to certify participants remotely, and all directors desired to continue issuing food benefits remotely, both practices enabled by federal waivers. Directors reported that WIC clinics were successfully able to pivot to remote operations because of the USDA federal waivers. WIC may attract and retain most families by incorporating a hybrid approach including both on-site services and remote options. The David and Lucile Packard Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,127 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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