Adolescent food insecurity in rural Sindh, Pakistan: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Food insecurity (FI) is alarmingly high in developing countries including Pakistan. A quarter of Pakistan’s population consists of adolescents yet there is no information on their experience of FI. FI at adolescent age have long term effect on mental and physical health hence we aimed to determine the prevalence of food insecurity (FI) among adolescents and compare it with household FI, and assess social determinants of adolescent FI. Methods A cross-sectional survey on 799 households with unmarried adolescents was conducted from September 2015 to June 2016 in three union councils of Hyderabad, Pakistan. Unmarried 10–19 years old girls and boys were interviewed regarding their FI status using Household Food Insecurity Assessment Scale (HFIAS). Household-level FI was also assessed by interviewing mothers of adolescents, and it was compared with adolescent’s FI. Association of adolescent’s FI with socio-demographic determinants was explored through Cox regression using STATA version 14.0. and prevalence ratios were estimated. Results FI was found among 52.4% of the adolescents compared to 39% of the households. Thirty percent of the adolescents were food insecure within the food secure households. Female adolescents were found to be less food insecure (Adjusted Prevalence Ratio (APR) 0.4 95% CI [0.3, 0.5]) compared to males. Social determinants like socioeconomic status (SES), crowding index or education of parents were not associated with adolescents’ FI. Conclusion Half of the adolescents were found to be food insecure which raises concerns regarding their health in the long run. Gender is an important social determinant of FI among adolescents which suggests an in-depth exploration of social dynamics of adolescent FI. We recommend the mixed-methods study to develop contextually relevant interventions to reduce FI among this group and improve their health status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,555 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».