Chronic diseases and emotional disorders are associated with low perception of quality of life in food insecurity/security
Notice bibliographique
Résumé
Understanding individual perception of Quality of Life (QoL) can help combat social and health inequalities. We aimed to identify factors associated with Low Perceived Quality of Life (LPQoL) in 295 adults and older adults with food security and food insecurity, in the city of Natal, Brazil. A cross-sectional study was conducted from June to December 2019, with collection of data on socioeconomic demographic status, lifestyle information, non-communicable diseases (NCDs) and risk factors, emotional disorders, food (in) security and quality of life. To assess food insecurity, the Brazilian Scale of Food Insecurity-EBIA was used, and the WHOQOL-Bref questionnaire was used to assess quality of life. Poisson's Regression was used to verify associations between variables and LPQoL, stratifying the sample into food secure (FS) and food insecure (FI) groups. In the FI group, being overweight, older adult, having no partner, drinking alcoholic beverages twice a week or more, and not having daily availability of water were associated with LPQoL, and in the FS group, having diabetes, monthly family income in the 1st and 2nd tertiles, and never having studied was associated with LPQoL. Reporting emotional disorders and sleeping < 7 h/day were associated with LPQoL in both FI and FS groups. LPQoL was associated with the occurrence of NCDs and risk factors, and emotional disorders, regardless of the food security measure. However, the lack of adequate access to water highlights the social vulnerability of the FI group.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».