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Updated: Jun 16, 2025
04:56
Assessment of Social Transmission of Food Preferences Behaviors
Published on: January 25, 2018
7.9K
在COVID19大流行期间获得食物的不平等:一个多层次的混合方法试点研究
Megha R Aepala1, Alice Guan1, Tessa Cruz2
1Department of Epidemiology and Biostatistics | University of California, San Francisco.
Research square
|August 16, 2024
概括
在COVID-19大流行期间,粮食不安全不成比例地影响了低收入社区和有色人种社区. 数据整合揭示了食品以外的未满足需求,突出了社区层面支持的重要性.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 社区健康 社区健康
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 在COVID-19大流行期间,旧金山湾区进行了一项混合方法试点研究.
- 专注于有色人种社区和低收入人口,以评估快速响应的数据模型.
研究的目的:
- 评估一个假设的数据模型,以便为社区需求提供快速,本地响应.
- 了解社区居民的经历,并识别疫情期间的需求.
主要方法:
- 从2020-2021年收集了定性 (通过Streetwyze进行邻里报告),调查 (社会/经济情况) 和地理空间数据.
- 集成的定性数据与调查和地理空间数据进行分析.
- 使用描述性分析来检查食物获取经验.
主要成果:
- 70%的参与者在2020年3月之前和之后报告粮食不安全.
- 食物是关于商品和资源的社区报告中经常出现的主题.
- 粮食不安全的人更有可能提及安全,资源计划,户外空间和公平.
结论:
- 粮食不安全与包括安全和社会公平在内的更广泛需求有关.
- 数据模型显示了快速评估社区需求的潜力.
- 加强对社区经验的理解,可以在危机期间提供有效的支持.
