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Enregistrement W4312187402 · doi:10.3390/ijerph20010121

Understanding the Link between Household Food Insecurity and Self-Rated Oral Health in Ghana

2022· article· en· W4312187402 sur OpenAlexaff
Daniel Amoak, Joseph Asumah Braimah, Williams Agyemang‐Duah, Nancy Osei Kye, Florence Wullo Anfaara, Yujiro Sano, Roger Antabe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensQueen's UniversityThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoNipissing UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityEnvironmental healthLogistic regressionOral healthMedicineSelf-rated healthFood securityPsychologyGerontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing scholarly attention on the role of food insecurity on the health of older adults in sub-Saharan Africa, including Ghana. Yet, we know very little about the association between food insecurity and self-rated oral health. To address this void in the literature, this study uses a representative survey of adults aged 60 or older from three regions in Ghana to examine whether respondents who experienced household food insecurity rated their oral health as poor compared to their counterparts who did not. We found that 34% of respondents rated their oral health as poor, while 7%, 21%, and 36% experienced mild, moderate, and severe food insecurity, respectively. Moreover, the results from the logistic regression analysis showed that older adults who experienced mild (OR = 1.66, p < 0.05), moderate (OR = 2.06, p < 0.01), and severe (OR = 2.71, p < 0.01) food insecurity were more likely to self-rate their oral health as poor, compared to those who did not experience any type of food insecurity. Based on these findings, we discuss several implications for policymakers and directions for future research.

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)0,005
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,597
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,095 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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