Development and validation of a tool to assess underlying factors of iron‐rich food consumption among pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
Anaemia among pregnant women remains a public health concern globally. One major cause of this persistent problem is iron deficiency, which may be the result of limited iron intake in the diet. Using the extended version of the theory of planned behaviour (eTPB), this study aims to develop and validate a questionnaire assessing psychosocial and environmental factors that could influence the consumption of iron-rich foods (IRFs) among Senegalese pregnant women. A three-step procedure was used. Six focus group discussions (FGDs) were held with 10 pregnant women each from a different region to identify salient beliefs related to each of the four constructs of the eTPB using a structured guide. Information from FGDs was used to develop a questionnaire, which was administered to the first group (n = 200) of pregnant women. Principal component analyses and exploratory factorial analyses were performed on the first set of data to identify latent factors for each construct namely the attitude, subjective norm and perceived behavioural control. A revised and shorter version of the questionnaire was administered to a second sample of pregnant women (n = 226) and confirmatory factorial analyses were conducted using this second set of data. Hancock and Muller's H reliability index was computed on the final model. The final questionnaire included 44 items. Most criteria for fit indices were met and H values were satisfactory. This study proposes a tool that could be used to explore determinants of the consumption of IRF among pregnant women. Further validation is still warranted in other contexts.
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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 ».