Household water security is a mediator of household food security in a nationally representative sample of Mexico
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Explore the relationship between water insecurity (WI) and food security and their covariates in Mexican households. DESIGN: A cross-sectional study with nationally representative data from the National Health and Nutrition Survey-Continuous 2021 (in Spanish, ENSANUT-Continua 2021), collected data from 12 619 households. SETTING: WI was measured using the Household Water Insecurity Experiences (HWISE) Scale in Spanish and adapted to the Mexican context. Food security was measured using the Latin American and Caribbean Food Security Scale. A generalised path model was used to produce two simultaneous logistical regression equations - WI (HWISE ≥ 12) and moderate-to-severe food insecurity (FI) - to understand key covariates as well as the contribution of WI to FI. PARTICIPANTS: The head of the household, an adult of >18 years of age, consented to participate in the survey. RESULTS: Households experiencing WI were more likely to experience moderate-to-severe FI (OR = 2·35; 95 % CI: 2·02, 2·72). The odds of WI were lower in households with medium (OR = 0·74; 95 % CI: 0·61, 0·9) to high (OR = 0·45; 95 % CI: 0·37, 0·55) asset scores. WI also depended on the region of Mexico. FI is more prevalent in indigenous people (OR = 1·29; 95 % CI: 1·05, 1·59) and rural households (OR = 0·42; 95 % CI: 1·16, 1·73). Notably, wealth and household size did not contribute directly to FI but did so indirectly through the mediating factor of WI. CONCLUSIONS: Our study shows that there are structural factors that form part of the varied determinants of WI, which in turn is closely linked to FI.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Cross-sectional analysis of water insecurity as a mediator of household food security in Mexico.
It studies household water and food security in Mexico, not research itself.
Public health analysis of water and food security in Mexico, not research practice.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».