Pre and Post COVID19 Pandemic Household Food Insecurity and Diet of Urban Children From Querétaro, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the changes in Household Food Insecurity (HFI) and diet in children pre and post COVID-19 pandemic in a group of children living in an urban area in Querétaro, Mexico. A total of 67 children (mean age = 11 years, range = 9–13 years) participated in this longitudinal study. HFI and diet were measured in-person, before the COVID-19 pandemic (December 2019) and by phone, after the COVID-19 pandemic (March 2021). HFI was assessed using the Latin American and Caribbean Food Security Scale (ELCSA) while diet was assessed using a previously validated food frequency questionnaire. Differences in HFI and diet were tested using McNemar's and T-student tests, respectively. Half of the children that participated in the study were female. HFI increased from 44.8% in December 2019 to 56.7% in March 2021. 22.4% of households changed from food secure to food insecure. Moderate food insecurity post COVID19 pandemic increased compared to pre pandemic levels (<0.05). Changes in diet included a decrease in vegetables, fruits, dairy products, meats, sausages and cereal intake, and an increase in high-calorie beverage intake (p < 0.05). The COVID-19 pandemic and lockdown measures may affect children's diet and increase the risk of HFI. Our findings highlight the need for further investment in targeted nutritional strategies as part of multisectoral solutions to improve HFI during and after COVID-19 pandemic. Partially funded by FOFI, UAQ.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».