Impact of household food insecurity and nutrition on depression and anxiety symptoms among adolescents living in rural Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study investigates the links between dietary diversity, food insecurity and mental health (depression and anxiety) in adolescents from rural Pakistan. Adolescence is a critical time for developing mental health disorders, yet limited research exists on these issues in low- and middle-income countries (LMICs). Methods: The study included 1,396 adolescents (ages 9-15) and assessed their mental health, nutrition and maternal well-being. Depression and anxiety were measured using standardized questionnaires, while dietary diversity and food insecurity were evaluated through household assessments. Incidence rate ratios assessed the relationship between nutrition and mental health. Results: Results showed that 8.1% of boys and 10.2% of girls experienced depression, with anxiety rates ranging from 5.8% to 39.1%. Adolescents from households with higher dietary diversity had lower symptoms of depression and anxiety (IRRs:0.91-0.96), while those with higher food insecurity had increased symptoms (IRRs:1.24-1.86). Folate deficiency was associated with depressive symptoms, particularly in boys. Maternal mental health was observed to mediate the relationship between food insecurity and adolescent depression and anxiety. Conclusions: The study highlights that improving maternal mental health and addressing nutritional deficiencies, particularly folate, may benefit adolescent well-being. Further research in other LMICs is needed to explore these associations and their mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».