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Enregistrement W4409610529 · doi:10.21801/ppcrj.2024.104.6

Associations Between Food Insecurity and Depression, Anxiety, and Psychological Distress in Adulthood Across High-Income and Low- to Middle-Income Countries: A Systematic Review of Observational Studies

2025· review· en· W4409610529 sur OpenAlexaboutno aff
Hadia Safarat Kirmani, Silvia Di‐Bonaventura, Adriana Romina Menendez-Mite, Areerat Suputtitada, BAS Lawal, Carolina Parra Mardones, Carolina Lage Crespo, Claudia Diaconescu, Débora Renz Barreto Vianna, Elizabeth Leon-Cuevas, Florentina Diaconescu, Giliana Melany Collado, Ibelama Alaere Ijeoma Datubo-Brown, Ila Marques Porto Linares, Javier Bernardo Chambi, Jose Elias León Donis, Jose Omar Santellán Hern, Kendra Aira Cabrera, Maiara Cássia Pigatto, Marie Andree Cosenza Ba, Motaz Almahmood, Nagheli Fernanda Borjas-Calderón, Orleancio Gomes Ripardo, Sofia Gnecco, Tarek Khalaf Saleh Rabiei, Vinicius Costa Assis, Walter A. Zin, Sara Pinto Barbosa

Notice bibliographique

RevuePrinciples and Practice of Clinical Research Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyFood insecurityAnxietyPsychologyDistressDepression (economics)Psychological distressLow incomeLow and middle income countriesMiddle income countryClinical psychologyPsychiatryFood securityMedicineDemographic economicsDeveloping countryEconomic growthEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Food insecurity is the lack of consistent access to enough food for an active, healthy life, affects millions globally, including high-income countries. It is linked to adverse mental health outcomes like depression, anxiety, and stress. Objectives: To synthesize literature on the impact of food insecurity on depression, anxiety, and stress across various populations and regions. Methods: This mini systematic review follows PRISMA guidelines. Observational studies published from 2014 onwards, involving participants aged 18 and older exposed to food insecurity were included. Studies involving COVID-19, pregnant individuals, and cancer patients were excluded. A search was conducted in PubMed, Cochrane, and Google Scholar between April and June 2024. Covidence was used for screening, data extraction, and quality assessment. Risk of bias was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale. Results: 871 papers identified, 11 met the inclusion criteria. Six studies were conducted in the USA, while others included Canada, India, Panama, China, Mexico, and Russia. Food insecurity was assessed using validated scales like the USDA 10-Item Adult Food Security Module. The review found that individuals with food insecurity had significantly higher odds of experiencing depression (adjusted ORs 2.5-3.4), anxiety (adjusted ORs 2.3-3.1), and stress (adjusted ORs 2.0-2.8). These associations were consistent across different demographic groups and regions. Discussion: Food insecurity significantly increases risks of depression, anxiety, and stress, persisting after adjustments for sociodemographic and health factors. Conclusions: Food insecurity profoundly impacts mental health, highlighting the need for targeted interventions and policies to improve food security and mental health, especially for vulnerable populations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,733
Tête enseignante GPT0,681
Écart entre enseignants0,052 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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