Household food insecurity is prevalent in a cohort of postpartum women who registered in the Canada Prenatal Nutrition Program in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence, severity and socio-demographic predictors of household food insecurity among vulnerable women accessing the Canada Prenatal Nutrition Program (CPNP) and to examine associations between household food insecurity and breastfeeding practices to 6 months. DESIGN: Cohort investigation pooling data from two studies which administered the 18-item Household Food Security Survey Module at 6 months postpartum and collected prospective infant feeding data at 2 weeks and 2, 4 and 6 months. Household food insecurity was classified as none, marginal, moderate or severe. Logistic regression analyses were performed to assess predictors of household food insecurity and associations between household food security (any and severity) and continued and exclusive breastfeeding. SETTING: Three Toronto sites of the CPNP, a federal initiative targeting socially and/or economically vulnerable women. PARTICIPANTS: 316 birth mothers registered prenatally in the CPNP from 2017 to 2020. RESULTS: < 0·001) and was higher among multiparous participants (OR 2·08; 95 % CI 1·28, 3·39). There was no association between the prevalence or severity of food insecurity and continued or exclusive breastfeeding to 6 months postpartum in the adjusted analyses. CONCLUSIONS: Household food insecurity affected nearly half of this cohort of women accessing the CPNP. Further research is needed on household food insecurity across the national CPNP and other similar programmes, with consideration of the implications for programme design, service delivery and policy responses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».