Universitatea de Știință și Tehnologie Harrisburg, Harrisburg, Pennsylvania, SUA

Universitatea de Știință și Tehnologie Harrisburg, Harrisburg, Pennsylvania, SUA

Abstract

Obiectiv

Acest studiu a avut ca scop examinarea impactului pandemiei bolii coronavirus (COVID-19) asupra patronajului către instituțiile de alimentație nesănătoasă din populațiile cu obezitate.

Metode

Date anonime privind contabilitatea mișcărilor pentru aproximativ 10% din dispozitivele din Statele Unite la 138.989 de locații de alimentație nesănătoasă de la 1 decembrie 2019, până în aprilie 2020 și procentul adulților cu obezitate, rata sărăciei și indicele mediului alimentar în 65% din Statele Unite Județele statelor au fost colectate și comasate. A fost efectuată o regresie a splinei Poisson corectată în grup, care prevedea patronajul pe zi, procentul adulților cu obezitate din județul unității, rata sărăciei județului și indicele mediului alimentar, precum și interacțiunile acestora.

Rezultate

Patronajul către unitățile de alimentație nesănătoasă a fost mai mare acolo unde a existat un procent mai mare din populația adultă cu obezitate. Un model similar a fost observat pentru județele cu un indice de mediu alimentar mai scăzut. Aceste disparități par să fi crescut odată cu răspândirea pandemiei COVID-19.

Concluzii

Aceste rezultate sugerează că tiparele de alimentație nesănătoase în timpul pandemiei COVID-19 sunt mai mari la populațiile deja expuse riscului. Factorii de decizie pot folosi aceste constatări pentru a motiva intervenții și programe care vizează creșterea consumului sănătos de alimente în comunitățile cu risc în timpul crizelor.

Importanța studiului

Ceea ce se știe deja?

  • ► Obezitatea este legată de complicațiile cauzate de boala coronavirusului (COVID - 19).
  • ► Pandemia COVID-19 a crescut alimentația nesănătoasă la copii.

Ce adaugă acest studiu?

  • ► Procentul de adulți care suferă de obezitate într-o populație este legat de tiparele de patronaj diferențiat la unitățile de alimentație nesănătoasă în timpul pandemiei.

Cum ar putea aceste rezultate să schimbe direcția cercetării sau centrul practicii clinice?

  • ► Oferă previziune asupra problemelor de sănătate care ar putea fi complicate de pandemia actuală, permițând practicienilor și factorilor de decizie să se pregătească.
  • ► Factorii de decizie pot folosi aceste constatări pentru a institui politici care vizează creșterea consumului de alimente sănătoase în populațiile cu risc în timpul crizelor.

Introducere

Boala coronavirusului 2019 (COVID - 19) s-a dovedit a avea efecte directe și indirecte asupra populațiilor cu risc. În primul rând, persoanele cu obezitate par a fi afectate mai negativ dacă contractă virusul ((1)). În al doilea rând, obiceiurile alimentare ale copiilor s-au deplasat către alimente mai puțin sănătoase ((2)). Având în vedere anxietatea răspândită (3, 4)) și lipsa de alimente proaspete la magazinele alimentare ((5)), această trecere la o alimentație mai puțin sănătoasă în timpul pandemiei se va extinde probabil la populațiile adulte care suferă deja de rate mai mari de obezitate. În special, aceste schimbări ar putea împinge și alte segmente ale societății, cum ar fi cele care trăiesc în sărăcie și/sau în „deșerturile alimentare”, și către alimente nesănătoase mai ieftine și mai ușor disponibile.

Multe persoane cu obezitate suferă de o alimentație dezordonată condusă parțial de emoții ((6)). O varietate de cercetări au indicat faptul că un factor care contribuie la creșterea în greutate este consumul emoțional ((7)). De exemplu, s-a constatat că emoțiile negative conduc la consumul de alimente mai puțin sănătoase ((8)). Pandemia COVID-19 a produs emoții negative, cum ar fi anxietatea și panica, în populația SUA, conform unei analize a rețelelor sociale ((4)). Având în vedere acest lucru, se prezice că pandemia COVID-19 va duce la consum diferențial de alimente nesănătoase (de exemplu, fast-food) la populațiile cu rate mai mari de obezitate.

Metode

Achizitie de date

Numărul de clienți care merg la 141.833 unități de alimentație clasificate ca servind alimente nesănătoase (de exemplu, „fast food”, „înghețată”, „gogoșară”, „gustare” sau „desert”) în 89% din județele din Statele Unite din 1 decembrie 2019, până la 30 aprilie 2020, au fost obținute din datele anonimizate ale sistemului de poziționare geografică puse la dispoziție de SafeGraph ca răspuns la pandemia COVID - 19 ((9)). Datele sunt raportate ca reprezentând

10% din dispozitivele mobile utilizate în Statele Unite ((10)). Fiecare unitate a fost combinată cu o estimare a procentului populației adulte cu obezitate (măsurată în 2016) în județul în care locuia ((11)), procentul populației județului care trăia în sărăcie în 2018 (12)) și indicele de mediu alimentar estimat (date din 2015 și 2017) ((11)). Lipsa datelor demografice a dus la pierderea a 773 de județe. Multe dintre județele care nu au fost luate în considerare în datele GPS și/sau datele demografice erau zone slab populate. Un total de 17.234.452 observații de la 138.989 de unități reprezentând 65% din județele Statelor Unite au fost în cele din urmă incluse în analiză.

Analiză

Având în vedere natura datelor (adică, numărări), s-a efectuat o regresie splinei Poisson care prezicea numărul de clienți la o unitate pe zi, procentul populației adulte cu obezitate (standardizat), indicele de mediu alimentar al județului (standardizat) procentul populației în sărăcie (standardizat) și interacțiunile respective. Trei spline au fost create prin stabilirea nodurilor la 29 februarie și 31 martie. Pentru a ține cont de eșantionarea repetată, erorile standard robuste au fost calculate prin gruparea la nivelul județului (13). Toate manipulările și analizele datelor au fost efectuate utilizând software-ul Stata versiunea 13 SE (College Station, Texas), iar semnificația statistică a fost declarată dacă un P valoarea a fost mai mică de 0,05.

Rezultate

Tabelul 1 raportează analiza și indică sprijinul pentru predicția că județele cu un procent mai mare de adulți cu obezitate ar prezenta un patronaj diferențiat către unitățile de alimentație nesănătoase în timpul pandemiei. În toate cazurile, se pare că populațiile cu un procent mai mare de adulți cu obezitate au arătat un patronaj mai ridicat către unitățile de alimentație nesănătoasă. Figura 1 ilustrează aceste rezultate, arătând că 10% din județele cu cel mai mare procent din populația adultă cu obezitate au prezentat un patronaj mai ridicat către unitățile nesănătoase în comparație cu cel mai mic 10% din județe. Această diferență a crescut din decembrie 2019 până în februarie 2020 pe măsură ce COVID - 19 pandemie s-a răspândit. Pe măsură ce pandemia a avut loc în martie, patronajul a scăzut rapid, dar a scăzut în acele județe cu cel mai mare procent din populația adultă cu obezitate. În aprilie, când majoritatea statelor au emis comenzi de ședere la domiciliu, a avut loc o reluare constantă a patronajului către unitățile de alimentație nesănătoase, o revenire care pare să se producă mai rapid în acele județe cu cel mai mare procent din populația adultă cu obezitate.

Efecte principale β IC 95% zP
Rata sărăciei (PR) −0,0377 −0,0835 la 0,0080 −1,62 0,106
Indicele mediului alimentar (FEI) −0.1059 −0.1472 până la −0.0646 −5,03 0,000
Rata obezității (SAU) 0,0460 0,0194 până la 0,0725 3,39 0,001
PR × FEI 0,0153 −0,0036 până la 0,0342 1,59 0,113
PR × SAU −0.0311 −0,0720 la 0,0099 −1,49 0,137
FEI × SAU −0,0308 −0,0719 până la 0,0104 −1,47 0,142
PR × FEI × SAU 0,0061 −0,0048 până la 0,0170 1.11 0,269
Constant 2.8626 2.8351 până la 2.8901 203,94 0,000
1 decembrie 2019 - 29 februarie 2020
Zi 0,0010 0,0008 - 0,0011 13.26 0,000
PR × Ziua 0,0002 0,0000 până la 0,0004 2.26 0,024
FEI × Ziua −0.0003 −0.0005 la 0.0000 −2,42 0,015
SAU × Ziua 0,0004 0,0002 până la 0,0005 5.53 0,000
PR × FEI × Ziua −0.0002 −0.0003 la −0.0002 −5,41 0,000
PR × SAU × Ziua 0,0001 −0.0001 la 0.0003 1.13 0,260
FEI × SAU × Ziua 0,0003 0,0002 până la 0,0005 3,75 0,000
PR × FEI × SAU × Ziua 0,0001 0,0001 până la 0,0002 4.02 0,000
Martie 2020
Zi −0,0250 −0.0258 la −0.0243 −68.11 0,000
PR × Ziua −0,0028 −0,0037 până la −0,0018 −5,60 0,000
FEI × Ziua −0,0011 −0.0020 până la −0.0002 −2,36 0,018
SAU × Ziua 0,0044 0,0036 până la 0,0052 11.15 0,000
PR × FEI × Ziua 0,0009 0,0004 - 0,0015 3.19 0,001
PR × SAU × Ziua 0,0019 0,0009 - 0,0029 3,70 0,000
FEI × SAU × Ziua 0,0016 0,0007 până la 0,0025 3,33 0,001
PR × FEI × SAU × Ziua −0.0005 −0.0008 la −0.0002 −3.30 0,001
Aprilie 2020
Zi 0,0111 0,0108 până la 0,0114 65,81 0,000
PR × Ziua −0.0008 −0.0013 la −0.0004 −3,67 0,000
FEI × Ziua −0,0013 −0.0017 până la −0.0008 −5,63 0,000
SAU × Ziua 0,0016 0,0013 până la 0,0019 10.49 0,000
PR × FEI × Ziua −0.0005 −0.0008 la −0.0001 −2,89 0,004
PR × SAU × Ziua 0,0003 0,0000 până la 0,0007 1,73 0,083
FEI × SAU × Ziua 0,0008 0,0004 - 0,0011 4,62 0,000
PR × FEI × SAU × Ziua 0,0003 0,0001 până la 0,0004 3.11 0,002
  • Efectele hipotezate sunt îndrăznețe și cursive.

impactul

S-a constatat că indicele mediului alimentar este un predictor semnificativ, cu un indice mai ridicat (adică o insecuritate alimentară mai mică) care prezice rate mai scăzute de patronaj la unitățile de alimentație nesănătoase în general. Pandemia COVID-19 pare să fi stimulat această diferență, județele având un indice mai mare care arată un patronaj mai scăzut în toate splinele. Rata sărăciei nu a avut niciun efect principal, dar a interacționat cu ziua. Din decembrie până în februarie, populațiile cu o rată mai ridicată a sărăciei au arătat un patronaj crescut către unitățile de alimentație nesănătoase. În schimb, în ​​luna martie, a existat o scădere mai accentuată a patronajului, urmată de o redresare mai lentă în aprilie, în acele județe cu rate de sărăcie mai mari.

Discuţie

În timp ce societatea se luptă cu COVID-19, trebuie să luăm în considerare impacturile indirecte pe care pandemia le va avea asupra celor deja expuși riscului ((1)). Unul dintre aceste efecte indirecte pare a fi modificările comportamentelor alimentare ((2)). Cercetările actuale indică faptul că, deși alimentația nesănătoasă a scăzut în general în timpul pandemiei, scăderile au fost mai puțin abrupte și par să se recupereze mai repede la populațiile cu un procent mai mare de adulți cu obezitate. În plus, rezultatele sugerează că persoanele care trăiesc în zone cu acces mai redus la alimente de calitate sunt afectate în mod similar. Este posibil ca aceste modificări ale comportamentelor alimentare să aibă impact asupra problemelor de sănătate existente.

O limitare a studiului actual este utilizarea datelor anonimizate la nivel de județ. Deși este probabil ca patronii unei unități să reflecte datele demografice din zona înconjurătoare, acest lucru nu poate fi garantat. Ca atare, trebuie să fim extrem de prudenți în interpretarea rezultatelor actuale ca dovezi că indivizii cu obezitate conduc modelele actuale. Pentru a aborda acest lucru, viitoarele cercetări trebuie să studieze în mod direct indivizii cu privire la modificările aduse alimentației rezultate din pandemia COVID-19. Într-un mod similar, aproximativ 25% din județele din Statele Unite nu sunt incluse în analiza actuală din cauza lipsei punctelor de observare demografică. Aceste județe neincluse sunt în principal zone rurale slab locuite. Aceste date lipsă bazate pe punct geografic indică potențiale limitări mai largi în stabilirea măsurilor de sănătate a națiunii. Deoarece nu există un remediu ușor pentru această problemă, ar trebui să rămânem conștienți de faptul că multe domenii nu sunt reprezentate în analiza actuală și, prin urmare, ar putea fi afectate mult diferit de pandemie.

O altă limitare este incapacitatea pentru datele actuale de a estima contribuția unică a tuturor variabilelor care pot afecta consumul de alimente nesănătoase la populațiile cu obezitate. În timp ce modelele observate se aliniază cu teoria motivantă a acestei investigații (6-8), anxietatea crescută provocată de pandemie ((4)) duce la modificări ale alimentației dezordonate la populațiile cu rate mai mari de obezitate, cele trei- și interacțiunile cu patru căi observate cu sărăcia și indicele mediului alimentar indică faptul că povestea nu este atât de simplă. Modelele observate sunt probabil rezultatul mai multor factori care interacționează dincolo de cei care pot fi ușor modelați în analiza curentă (de exemplu, relații, situații de locuințe, pierderea locului de muncă, închiderea școlii). Este necesară cercetarea directă a celor afectați pentru a determina factorii cauzali subiacenți.

Există, de asemenea, presupunerea inerentă că toate județele au prezentat efecte similare din cauza pandemiei COVID-19 în analiza actuală. Aceasta este cu siguranță o presupunere falsă, deoarece mai multe state nu au emis ordine de ședere la domiciliu (de exemplu, Nebraska, Utah, Wyoming) și cele care au făcut-o în momente diferite (de exemplu, California a fost prima pe 19 martie, în timp ce Missouri a fost ultima pe 6 aprilie). Din păcate, gradul în care astfel de diferențe influențează rezultatele actuale nu poate fi contabilizat (ușor). Cercetările viitoare ar putea remedia acest lucru concentrându-se pe subgrupuri mai mici ale populației, unde informațiile pot fi colectate cu mai multă precizie.

Pe scurt, constatările actuale susțin sugestii că pandemia COVID-19 exacerbează problemele legate de alimentația sănătoasă (2, 14). Prin examinarea efectelor indirecte potențiale ale pandemiei, practicienii și factorii de decizie vor cunoaște posibilele consecințe pe termen lung care vor rezulta din pandemia actuală și vor putea pregăti mai bine populațiile cu risc pentru viitoarele crize.

Dezvăluire

Autorul nu a declarat niciun conflict de interese.