The Development and Validation of a Tool to Evaluate the Determinants of Iron-Rich Food Intake among Adolescent Girls of Senegal
Notice bibliographique
Résumé
To reduce anemia among adolescent girls, factors that influence the consumption of iron-rich foods/IRF have not been investigated, and neither has a tool been developed to assess its determinants. Using the extended version of the theory of planned behaviour/eTPB, this study aims to develop and validate a questionnaire assessing individual and environmental factors that could influence IRF intake among Senegalese adolescent girls aged 10–19 years old. First, eight focus group discussions (FGDs) were held in different regions to identify salient beliefs related to each of the four constructs of the eTPB. Information from FGDs was used to develop a questionnaire that was administered to the first group (n = 200) of girls. Principal component and exploratory factorial analyses were then performed to identify latent factors for each construct. A modified version of the tool was administered to the second sample of girls (n = 400), and confirmatory factorial analyses were conducted. Hancock and Muller’s H reliability index was computed on the final model. Most metrics for fit indices were respected, and the H value was satisfactory. This study proposes a tool that could be used to explore determinants of the consumption of IRF among adolescent girls.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».