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Enregistrement W4403281340 · doi:10.1016/j.wasec.2024.100180

The syndemics of food and water insecurities on emotional distress and overall wellbeing in Ghana: Findings from a cross-sectional study

2024· article· en· W4403281340 sur OpenAlexaff
Joseph Kangmennaang, Susan J. Elliott

Notice bibliographique

RevueWater Security · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyDistressEnvironmental healthPsychologyClinical psychologyEmotional distressMedicineBiologyDevelopmental psychologyPsychiatryPathologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The study employed a robust and reliable global wellbeing measure, with questions adapted to reflect the lived experiences of the study context. • The study concurrently assesses the associations and interactions between household food and water insecurities on health outcomes. • The study employed multilevel mixed effects generalized linear and logistics models to analyze emotional distress and wellbeing. Water and food security are essential to health and wellbeing. Although globally, progress has been made in improving access to safe drinking water and adequate amounts of healthy and nutritious diets, insecurities remain, resulting in major public health concerns. Furthermore, we know little about the syndemics of living with both water and food insecurities. This study examines the relationship between water and food insecurities, as well as their interaction effects on emotional distress and overall wellbeing. Using Ghana as a case study, we conducted a cross-sectional household survey (n = 1,036) using a multi-stage sampling technique and employed multilevel mixed effects generalized linear and logistics models (meglm and melogit) to analyze the outcome variables. Participants subjective wellbeing was measured using a modified global wellbeing measure that follows a multidimensional approach. Emotional distress was measured using the General Health Questionnaire (GHQ-20) which assesses several aspects of emotional distress including predisposition to depression, anxiety, and social impairment. We found that medium water insecure (aOR=1.79, p ≤ 0.05) and severe food insecure (aOR=2.05, p ≤ 0.05) households had higher likelihood of reporting emotional distress compared to households that did not experience either water or food insecurities, respectively. In addition to the main effects, there were significant interaction effects between experiencing medium water insecurity and severe food insecurity on emotional distress. Similarly, there were significant interaction effects between experiencing medium water insecurity and severe food insecurity as well as experiencing severe water insecurity and severe food insecurity on subjective wellbeing compared to households that were both water and food secure, respectively. In addition to water and food insecurities at the household level, other significant predictors of emotional distress and wellbeing included income adequacy, housing security and poverty. Conceptualizing, measuring, and tracking the syndemics of food and water insecurities on emotional distress and overall wellbeing provides useful insight into the need for and efficacy of public health and global development interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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