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Enregistrement W4285589634 · doi:10.3389/falgy.2022.915014

Changes in food-related costs during the COVID-19 pandemic among families managing food allergy

2022· article· en· W4285589634 sur OpenAlexafffundabout
Michael A. Golding, Cathérine Lemoine-Courcelles, Elissa M. Abrams, Moshe Ben‐Shoshan, Philippe Bégin, Edmond S. Chan, Derek K. Chu, Jennifer Gerdts, Beatrice Povolo, Harold Kim, Elinor Simons, Julia Upton, Jennifer L. P. Protudjer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Allergy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoWestern UniversityGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationChildren's Hospital Research Institute of ManitobaImpactBC Children's HospitalHospital for Sick ChildrenAllerGenMcGill University Health CentreUniversity of ManitobaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Hospital Research Institute of ManitobaManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésPandemicFood allergyOutbreakEnvironmental healthMedicineAllergyHousehold incomeDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The COVID-19 pandemic has affected the supply, cost, and demand for certain foods, but it is not clear how these changes have affected food-allergic households. Objective To describe the changes in food-related costs that have followed COVID-19, as reported by higher- and lower-income households with a food-allergic member. Methods Between May 1-June 30, 2020, Canadian households, with at least one food-allergic member, completed an online survey on food shopping and preparation habits before and during the COVID-19 pandemic. The sample was divided into binary groups, either higher or lower than the sample median income. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression. Results The sample was comprised of 102 participants (i.e., 51/ income group). The three most common food allergies amongst both groups were peanuts, tree nuts and milk. Since the start of the pandemic, both groups reported greater monthly direct grocery costs, although costs amongst the higher-income group were twice as high as the lower-income group ($212.86 vs. $98.89, respectively). Indirect food preparation costs were similarly elevated. Higher-income households with food procurement difficulties reported increased indirect shopping costs following the outbreak of COVID-19, whereas those without such difficulties reported decreased costs. Lower-income households with allergies to milk, wheat, or eggs (i.e., staple allergy) experienced a larger change in indirect food preparation costs following the outbreak of COVID-19 relative to those with other food allergies ($244.58 vs. –$20.28, respectively; p = 0.03). Conclusion Both higher and lower income households with food allergy reported greater direct food costs and indirect food preparation costs following the COVID-19. Households with staple allergy and those with difficulties finding their typical food items were particularly affected.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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