The Monthly Cycling of Food Insecurity in Latinas at Risk for Diabetes: Methods, Retention, and Sample Characteristics for a Microlongitudinal Design
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food insecurity (FI) is a risk factor for type 2 diabetes (T2D) that disproportionately affects Latinas. We conducted a microlongitudinal study to examine the relationship of monthly cycling of FI and diabetes risk factors. Objective: This study aimed to determine the quantitative methodology, recruitment and retention strategies, predictors of retention across time, and baseline sample demographics. Methods: Participants were adult Latinas living in Hartford, Connecticut who were recruited through a community agency, invited to participate if they were receiving Supplementary Nutrition Assistance Program (SNAP) benefits, screened positive for FI using the 2-item Hunger Vital Sign Screener, and had elevated risk factors for T2D using the American Diabetes Association risk factor test. Using a microlongitudinal design, we collected data twice per month for 3 months (week 2, which is a period of food budget adequacy; and week 4, which is a period of food budget inadequacy) to determine if the monthly cycling of FI was associated with near-term diabetes risk (fasting glucose, fructosamine, and glycosylated albumin) and long-term risk (BMI, waist circumference, and glycated hemoglobin) markers. We determined whether household food inventory, psychological distress, and binge eating mediated associations. We examined Health Action Process Approach model constructs. To assess the relationship between monthly cycling of FI with diabetes risk markers, we used repeated measures general linear mixed models. To assess the role of mediators, we performed a causal pathway analysis. Results: Participant enrollment was from April 1, 2021 to February 21, 2023. A total of 87 participants completed 420 assessments or a mean of 4.83 (SD 2.02) assessments. About half (47/87, 54%) of the sample self-identified as Puerto Rican, mean age was 35.1 (SD 5.8) years, with 17.1 (SD 11.6) years in the mainland United States. Just under half (41/87, 47.1%) spoke Spanish only, 69% (60/87) had no formal schooling, and 31% (27/87) had less than eighth grade education. Modal household size was 4 including 2 children; 44.8% (39/87) were not living with a partner. About half (47/87, 54%) were unemployed, 63.2% (55/87) reported a monthly income
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».