Prior incarceration and food insecurity trajectories through older adulthood: findings from the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior cross-sectional research has identified incarceration as a risk factor for food insecurity across the life course. However, there is a lack of longitudinal studies on the relationship between prior incarceration and food insecurity over time. METHODS: This study uses biennial data across 10 time points from the Health and Retirement Study (years 2012-2022) to examine the association between prior incarceration and longitudinal trajectories of food insecurity among adults aged 55 and older in the USA (N=8229). Group-based trajectory modelling was used to assess patterns of food insecurity status over time. Multinomial logistic regression assessed the relationship between prior incarceration and food insecurity trajectory group membership. RESULTS: Three food insecurity trajectory groups were identified: no food insecurity (86.2%), declining food insecurity (11.0%) and chronic food insecurity (2.8%). Results from the multinomial logistic regression demonstrated that a history of incarceration was significantly associated with a higher likelihood of membership in the Declining Food Insecurity (relative risk ratio (RRR)=1.80, 95% CI 1.24 to 2.60) and Chronic Food Insecurity groups (RRR=2.14, 95% CI 1.35 to 3.39), relative to No Food Insecurity group after adjusting for covariates. However, after controlling for household income and wealth, this association was attenuated and remained statistically significant only for the Declining Food Insecurity group (RRR=1.59, 95% CI 1.06 to 2.37). CONCLUSIONS: A history of incarceration is associated with a greater risk of food insecurity across older adulthood, though this relationship appears to be largely due to disparities in socioeconomic status.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».