The impact of food insecurity on mental health among older adults residing in low- and middle-income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, food insecurity has been increasing globally due to the COVID-19 pandemic, climate change, economic downturns and conflict and a number of other intersecting factors. Older adults residing in low- and middle-income countries are more vulnerable to food insecurity. While the impacts of food insecurity on physical health outcomes have been thoroughly researched, the effect on mental health outcomes remains under-researched, especially among older adults. Hence, this systematic review aims to investigate existing literature to assess how food insecurity impacts the mental health of older persons residing in LMICs. A systematic search of six databases and Google for studies was conducted. The search was limited to studies written in English and published between 2000 to the present. We identified 725 studies, out of which 40 studies were selected for a full-text review and 12 studies were included for a final analysis. The significant finding in all the included studies was that food insecurity is associated with the worsening mental health of older adults. We also found a complex interplay of factors such as gender, age, rural/urban and health conditions associated with the aggravation of several mental health outcomes. The findings of this study illuminate the need for improved food programs to improve food security and, consequently, mental health among older adults.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».