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Enregistrement W4307054448 · doi:10.1093/pch/pxac100.094

95 Prevalence and Characterization of Food Insecurity in a Canadian Paediatric Emergency Department

2022· article· en· W4307054448 sur OpenAlexaffabout
Elspeth MacBain, Stacey Marjerrison, Gita Wahi, Mohamed Eltorki, Alim Pardhan, Quang Ngo

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFood insecurityEmergency departmentPandemicLogistic regressionEnvironmental healthFamily medicineFood securityDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Food insecurity (FI), defined as inadequate or insecure access to food, is a key determinant of child health. FI is associated with a number of adverse physical, psychological and developmental health outcomes and increased emergency department (ED) use. The COVID-19 pandemic has exacerbated financial hardship faced by many families with an unprecedented rise in use of charitable food programs. Objectives We sought to determine the prevalence of FI among pediatric ED visits during the COVID-19 pandemic, compare this to pre-pandemic rates, and describe associated risk factors. Design/Methods From September to December 2021, families presenting to a tertiary Canadian paediatric ED were asked to complete a survey screening for FI with a validated two-item questionnaire, along with socio-demographic and child health information. Results were compared to data collected in 2012. Multivariable logistic regression was used to measure associations with FI. Results In 2021, 26% (n=173/665) of families identified as food insecure compared to 22.7% in 2012 (n=146/644), which was not statistically different (3.3%, 95% CI [-1.4%, 8.1%]). When the definition of FI is expanded to include use of charitable food assistance, the prevalence increased to 29.2%. In univariate analysis, FI was significantly associated with lack of primary care, caregivers born outside of Canada, status other than Canadian citizenship, having a child with a chronic medical condition, having financial strain related to medical expenses and reason for the ED visit being the child’s chronic condition. In multivariable analysis, only having more children in the home (OR 1.19, 95% CI [1.01, 1.41]), financial strain from medical expenses (OR 5.31, 95% CI [3.45, 8.18]) and lack of primary care access (OR 1.27, 95% CI [1.08, 1.51]) remained independent predictors of FI. Approximately half (48.5%) of food insecure families reported use of food charity, most commonly food banks (31.7%), while one-quarter (26%) received help from family or friends. Food insecure families indicated their preferred means of support in hospital would be free/low cost meals and financial assistance with medical expenses. Conclusion Greater than one in four families attending a Canadian tertiary pediatric ED screened positive for FI. FI was independently associated with lack of access to primary care, financial strain related to medical expenses, and greater number of children in the household. Further research is necessary to examine the effect of support interventions for families admitted to medical care facilities and financial support for chronic conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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