Prevalence and characterization of food insecurity in a Canadian paediatric emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Food insecurity (FI) is associated with a number of adverse child health outcomes and increased emergency department (ED) use. The COVID-19 pandemic exacerbated the financial hardship faced by many families. We sought to determine the prevalence of FI among children with ED visits, compare this to pre-pandemic rates, and describe associated risk factors. Methods: From September to December 2021, families presenting to a Canadian paediatric ED were asked to complete a survey screening for FI along with health and demographic 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) a difference of 3.3% (95% CI [-1.4%, 8.1%]). In multivariable analysis, greater number of 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 a lack of primary care access (OR 1.27, 95% CI [1.08, 1.51]) were independent predictors of FI. Less than half of families with FI reported use of food charity, most commonly food banks, while one-quarter received help from family or friends. Families experiencing FI expressed a preference for support through free or low-cost meals and financial assistance with medical expenses. Conclusion: More than one in four families attending a paediatric ED screened positive for FI. Future research is needed to examine the effect of support interventions for families assessed in medical care facilities including financial support for those with chronic medical conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».