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Enregistrement W6920344374 · doi:10.60692/yb4b8-k8g49

Household food and water insecurity are positively associated with high perceived stress during COVID-19 lockdown: Evidence from a low-middle income country

2021· article· en· W6920344374 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood insecurityOddsSocioeconomic statusHousehold incomeScale (ratio)Logistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has increased the risk of global public health and has the potential to cause severe food and water insecurity due to economic recession during lockdown for people living in low-middle income countries like Bangladesh where capital resources are scarce.There is growing evidence that household food and water insecurity has been associated with poor psychological outcomes.The objective of this study was to determine the association between household food and water insecurity with mental health and whether these differed among urban-rural households.A cross-sectional online survey was conducted with 545 participants immediately after the COVID-19 lockdown period in Bangladesh (August 1-September 30, 2020).Household food and water security were determined using a 9-item Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS) (score range 0-27) and a 12-item Household Water Insecurity Experiences (HWISE) scale (score range 0-36), respectively.The Perceived Stress Scale (PSS) was used to evaluate mental health.Multivariable logistic regression examined the association between household food and water insecurity with perceived stress, adjusting socioeconomic characteristics.An urban-rural stratified analysis was also performed.About 72.84% (397) respondents reported high stress and more than 70% of households suffered from food and water insecurity during the lockdown period.After adjusting covariates, logistic regression model results show that food insecurity was associated with a 1.07-point increase in high perceived stress (OR=1.07,95% CI=1.01-1.11,p<0.01) while water insecurity was associated with 1.03 times greater odds of high perceived stress (OR=1.03,95% CI=0.93-1.23,p<0.05).In stratified analysis, only food insecurity was associated with high perceived stress in the urban household (OR=1.08,95% CI=1.00-1.11,p<0.05).However, none of the household insecurity was associated with perceived stress in rural households.Interventions that promote equal access to resources for low-income individuals will likely to be more effective to alleviate economic burden of pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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