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Enregistrement W4394852325 · doi:10.1177/08901171241246842

Exploring the Impact of Length of Residence and Food Insecurity on Weight Status Among Canadian Immigrants

2024· article· en· W4394852325 sur OpenAlexaboutno aff
Lei Chai

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Promotion · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityImmigrationResidenceEnvironmental healthGerontologyDemographyMedicineGeographyPsychologyFood securitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose While the individual impacts of long-term residence and food insecurity on overweight/obesity are well-documented, their combined effect on immigrants’ weight status is less understood. This study examines the interaction between length of residence and food insecurity in predicting overweight/obesity among immigrants and investigates whether this relationship is gender-specific. Design A national cross-sectional survey. Setting The 2017-2018 Canadian Community Health Survey. Subjects Immigrants aged 18 and older (N = 13 680). Measures All focal variables were self-reported. Analysis Logistic regression models were employed. Results Long-term immigrants were more likely to report overweight/obesity than their short-term counterparts (OR = 1.39; P < .001). Moreover, immigrants from food-insecure households were at a higher risk of reporting overweight/obesity (OR = 1.27; P < .05) compared to those from food-secure households. The analysis further revealed that food insecurity exacerbated the detrimental association between length of residence and overweight/obesity in men (OR = 2.63; P < .01) but not in women (OR = .66; P > .05). Conclusion The findings suggest that long-term immigrant men may be especially susceptible to the compounded chronic stressors of extended residence and food insecurity. Health professionals and policymakers should advocate for psychosocial resources to help mitigate these adverse effects and support the well-being of immigrant populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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