Determinants Influencing the Consumption of Iron-Rich Foods among Senegalese Young Children: A Path Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anaemia is a public health concern among Senegalese children aged 6-59 months old. One of the potential causes of this situation is the low consumption of iron-rich foods (IRF). Understanding factors that influence the provision of IRF among young children could help prevent and control anemia. Using the extended version of the theory of planned behavior (eTPB), this nationwide study examines psychosocial and environmental determinants of the consumption of IRF in children aged 6-23 months. Methods and Materials: To this end, an existing questionnaire used for the same purpose was reviewed and re-validated. Using data collected among 418 children's caregivers on each construct of the eTPB, pathways by which individual and environmental constructs may influence the daily IRF consumption were identified. Data on IRF consumption were collected using a food frequency questionnaire. Results: Overall, 42% of children consumed IRF, while 95% of caregivers intended to provide them with IRF daily. There was no association between the intention and the actual behavior. The daily IRF consumption was instead predicted by the child's age and environmental factors. In turn, the subjective norm and the perceived behavioral control predicted the intention. Conclusion: By using a valid and reliable tool to collect data on individual and environmental factors affecting the consumption of IRF among Senegalese young children on a national scale, our research highlights potential barriers to their provision. These barriers should be considered in the design and implementation of effective interventions to improve their nutrition.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».