Food Insecurity and Child Mental Health in Masaka District, Uganda: Qualitative Study Using a Realist Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food insecurity and child mental health difficulties frequently intersect, yet the mechanisms and pathways connecting them remain underexplored in resource-limited settings. This study developed a contextually grounded explanatory model to examine these relationships within a single rural Ugandan setting. We conducted 12 focus group discussions with 36 teachers across four schools in Masaka district, drawing on their sustained observations of children’s food insecurity and mental health difficulties across a nine-month timeframe. Data were analysed using realist thematic analysis, supported by iterative coding, nine consensus meetings and member checking. Three interrelated pathways were identified. In the social causation pathway, food insecurity, manifested through hunger-related stress, food-related stigma and irregular or inadequate meals, preceded and contributed to mental health difficulties. In the social drift pathway, preexisting mental health difficulties among caregivers and/or children disrupted household functioning and food provision, increasing vulnerability to food insecurity. A bidirectional pathway captured recursive processes in which food insecurity and mental health difficulties co-evolved and reinforced one another over time. These pathways shaped children’s mental health and educational engagement within school environments. The findings offer context-specific insights that may inform research in similar settings. They also highlight the potential value of integrated, multi-level interventions, while underscoring the need for longitudinal and intervention research.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».