Food insecurity in households of children receiving care at a paediatric obesity management clinic in Montreal: Overall prevalence and changes associated with the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Food insecurity and paediatric obesity are two major public health issues in Canada that may have been exacerbated by the COVID-19 pandemic. We assessed food insecurity and its correlates among households of children receiving care at a paediatric obesity management clinic in Montreal. We also assessed whether the prevalence of food insecurity among households of children who received care during the COVID-19 pandemic differed from those who received care before it. Methods: This is a retrospective, cross-sectional analysis of medical records of children (2 to 17 years) who received care at a paediatric obesity management clinic in Montreal (Maison de santé prévention - Approche 180 [MSP-180]). Children's household food security status was assessed using Health Canada's Household Food Security Survey Module. Results: Among the 253 children included in the study, 102 (40.3%) lived in households with moderate (n=89; 35.2%) or severe food insecurity (n=13; 5.1%). Food insecurity was more prevalent in households of children who were first- or second-generation immigrants compared with those who were third generation or more (48.3% versus 30.1%; P=0.03). Prevalence of food insecurity among households of children who received care during the COVID-19 pandemic was 5.5% higher than among those who received care before the pandemic, but the difference was not statistically significant (39.6% versus 45.1%; P=0.65). Conclusions: Forty per cent of children treated at this paediatric obesity clinic lived in a food insecure household. This prevalence may have increased during the first year of the COVID-19 pandemic, but statistical power was insufficient to confirm it.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».