Association of Household Food Insecurity With Dietary Intakes and Nutrition-Related Knowledge, Attitudes, and Practices Among School-Aged Children in Gaza Strip, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
Background The present study aimed to determine the association of household food insecurity with dietary intakes and nutrition-related knowledge, attitudes, and practices (KAP) among school-aged children. Methods This cross-sectional study was conducted among a representative sample of school-aged children. A total of 380 children and their parents were selected from all Gaza strip governorates, using a random sampling method. The demographic and socioeconomic characteristics; the Radimer/Cornell food security scale; two non-consecutive days of 24-h dietary recall; anthropometric measurements; and the Food and Agriculture Organization KAP-questionnaire (Module 3) were employed. Statistical analysis was performed using SPSS version 25. Results About 71.6% of school-aged children were household food-insecure, while 28.4% were household food-secure. Significant associations were found between living area, educational level, household monthly income, weight for age and BMI for age z-scores, underweight, malnutrition status, intakes of protein, iron, vitamin D, and zinc among household food-secure, and household food-insecure. After adjustment for confounding variables, having nutrition-related adequate KAP were associated with lower odds of being food-insecure household [ OR = 0.519, 95% ( CI = 0.320–0.841)], [ OR = 0.510, 95% CI = (0.315–0.827)], and [ OR = 0.466, 95% CI = (0.285–0.763), P < 0.05 for all], respectively. Conclusions Low socioeconomic status, low anthropometric indices, poor dietary intakes may be associated with a high level of food-insecurity; while having nutrition-related adequate KAP may be protective against food-insecurity among school-aged children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».