Depressive symptoms among adults is associated with decreased food security
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aim to evaluate the association of depressive symptoms, depressive symptoms severity and symptom cluster scores (i.e., cognitive-affective and somatic) with food security (FS). We will also evaluate the interaction effect of sex, income and ethnicity on these associations. METHODS: Data from the 2005-2018 National Health and Nutrition Examination Survey cycles were used in this study. Participants included survey respondents 20+ years who had completed Depression and Food Security questionnaires. Multivariable logistic regression was used to estimate the associations between depressive symptoms and FS. RESULTS: A total of 34,128 participants, including 3,021 (7.73%) with depressive symptoms, were included in this study. In both unadjusted and adjusted models, participants with depressive symptoms had lower odds of FS (aOR = 0.347, 95% CI: 0.307,0.391, p<0.001). Moreover, in both unadjusted and adjusted models, for each 1-point increase in cognitive-affective (aOR = 0.850, 95% CI = 0.836,0.864, p <0.001) and somatic symptoms (aOR = 0.847, 95% CI = 0.831,0.863, p <0.001), odds of high FS decreased correspondingly. Our study found no significant interaction effects of sex on depressive symptoms-FS association. Statistically significant interactions of ethnicity and poverty-to-income ratio on depressive symptoms-FS association were observed, revealing higher odds of FS among Non-Hispanic Black and Mexican American groups, and lower odds of FS in Non-Hispanic White and high-income subgroups. CONCLUSION: Our study demonstrated an association between depressive symptoms and decreased FS. Further research is required to deepen our understanding of the underlying mechanisms and to develop focused interventions.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».