Food insecurity amongst Canadian children with food allergy during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is a growing concern, that is currently estimated to affect 1 in 4 Canadian children. Due to the additional effort required for management and the disproportionate cost of allergy friendly foods, households with food allergy may be at increased risk of experiencing food insecurity. With this in mind, we aimed to describe and compare the prevalence of food insecurity amongst children in households managing pediatric food allergy between 2019, 2020 and 2022 using a repeated cross-sectional design. A total of 117 participants were recruited via social media between these three distinct timepoints, referred to as waves. All participants completed an anonymous online survey consisting of demographic questions and the Household Food Security Module from the Canadian Community Health Survey. Rates of child food insecurity were comparable between Waves 1 and 2 (34% and 35%, respectively; p=0.75), but, increased significantly between Waves 2 and 3 (35% and 56%, respectively; p=0.005). Amongst children identified as food insecure, the proportion who were marginally food insecure remained relatively stable, whereas, levels of moderate food insecurity appeared to increase, although not significantly. Conversely, the proportion classified as severely food insecure decreased across the waves, but again, this difference was not statistically significant. Our findings demonstrate an upward trend in child food insecurity levels, showcasing the need for a larger scale, longitudinal evaluation of the intersection between food allergy and food insecurity. We call on researchers and policy makers to attend to this important issue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».