Examining the disparities: A cross-sectional study of socio-economic factors and food insecurity in Togo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite many interventions, Togo continues to have one of the highest rates of poverty and food insecurity in the sub-Saharan African region. Currently there is no systematic analysis of the factors associated with household food-insecurity in this country. This study aimed at exploring the factors associated with food insecurity in Togo. METHODS: This was a cross-sectional study that used data from five waves (2014 to 2018) of the Gallup World Poll (GWP) for Togo. Sample size included 4754 participants, aged 15 and above. Food insecurity was measured using the Food Insecurity Experience Scale (FIES) questionnaire as per the Food and Agricultural Organization (FAO) guidelines. Our outcome variable was food insecurity, categorized as: 1) food secure (FIES score = 0-3), moderately food insecure (FIES score = 4-6), and severely food insecure (FIES score = 7-8). We did descriptive and multinomial regressions to analyze data using Stata version 16. RESULTS: Between 2014 and 2018, the percentage of severe food insecurity fluctuated-42.81% in 2014, 37.79% in 2015, 38.98% in 2016, 45.41% in 2017, and 33.84% in 2018. Whereas that of moderate food insecurity increased from 23.55% to 27.33% except for 2016 and 2017 where the percentage increased to 32.33% and 27.46% respectively. In the logistic regression analysis, we found that respondents with lower than elementary education had a higher relative risk ratio of moderate (RRR = 1.45,95%CI = 1.22-1.72) and severe (RRR = 1.72, 95%CI = 1.46-2.02) food insecurity compared to those with secondary and higher education. Rural respondents had higher RRR of severe food insecurity (RRR = 1.37, 95%CI = 1.16-1.62) compared to those who lived in the urban areas. Compared with those in the richest wealth quintile, respondents in the poorest wealth quintile had 2.21 times higher RRR of moderate (RRR = 2.21, 95%CI = 1.69-2.87) and 3.58 times higher RRR of severe (RRR = 3.58, 95%CI = 2.81-4.55) food insecurity. CONCLUSION: About two-thirds of participants experienced some level of food insecurity in 2018. Lower levels of education, rural residency and poorer household wealth index areas were associated with a higher risk of food insecurity. National food security programs should focus on promoting education and improving socioeconomic condition of people especially in rural areas.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».