Changes in Online Food Access During the COVID-19 Pandemic and Associations With Deprivation: Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food prepared out of home is typically energy-dense and nutrient-poor. Online food delivery services have become a popular way to purchase such food. The number of accessible food outlets through these services can influence how frequently they are used. Anecdotally, food outlet access through online food delivery services increased in England between 2020 and 2022, in the context of the COVID-19 pandemic. However, the extent to which this access changed is poorly understood. OBJECTIVE: We aimed to investigate monthly changes in online access to food prepared out of home in England in the context of the first 2 years of the COVID-19 pandemic compared with November 2019 and the extent to which any changes were associated with deprivation. METHODS: In November 2019 and monthly between June 2020 and March 2022, we used automated data collection to construct a data set containing information about all food outlets in England registered to accept orders through the leading online food delivery service. Across postcode districts, we identified the number and percentage of food outlets registered to accept orders and the number that was accessible. We used generalized estimating equations (adjusted for population density, the number of food outlets in the physical food environment, and rural/urban classification) to investigate the change in outcomes compared with prepandemic levels (November 2019). We stratified analyses by deprivation quintile (Q). RESULTS: Across England, the summed number of food outlets registered to accept orders online increased from 29,232 in November 2019 to 49,752 in March 2022. Across postcode districts, the median percentage of food outlets registered to accept orders online increased from 14.3 (IQR 3.8-26.0) in November 2019 to 24.0 (IQR 6.2-43.5) in March 2022. The median number of food outlets accessible online decreased from 63.5 (IQR 16.0-156.0) in November 2019 to 57.0 (IQR 11.0-163.0) in March 2022. However, we observed variation by deprivation. In March 2022, the median number of outlets accessible online was 175.0 (IQR 104.0-292.0) in the most deprived areas (Q5) compared with 27.0 (IQR 8.5-60.5) in the least deprived (Q1). In adjusted analyses, we estimated that the number of outlets accessible online in the most deprived areas was 10% higher in March 2022 compared with November 2019 (incidence rate ratios: 1.10, 95% CI 1.07-1.13). In the least deprived areas, we estimated a 19% decrease (incidence rate ratios: 0.81, 95% CI 0.79-0.83). CONCLUSIONS: The number of food outlets accessible online increased only in the most deprived areas in England. Future research might attempt to understand the extent to which changes in online food access were associated with changes in online food delivery service use and the possible implications on diet quality and health.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».