DOI: https://doi.org/10.1017/s1368980026102870
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42298743
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Şeyma Demir وآخرون
الموضوع الرئيسي: محو الأمية الصحية وإمكانية الوصول إلى المعلومات
نظرة عامة
هدفت هذه الدراسة إلى التحقيق في العلاقة بين معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني (e-HDL) وسلوكيات التغذية المستدامة بين النساء الحوامل في قونية، تركيا. باستخدام تصميم وصفى ارتباطي، تم جمع البيانات من 290 مشاركًا من خلال استبيانات ذاتية التقرير، بما في ذلك استبيان معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني (e-HDLQ) ومقياس سلوك التغذية المستدامة (SNBS). كشفت النتائج أن متوسط درجة e-HDLQ كان 29.37 (SD 6.91) ومتوسط درجة SNBS كان 109.18 (SD 17.07). وُجدت ارتباطات ذات دلالة إحصائية ولكنها ضعيفة بين الدرجة الإجمالية لـ e-HDLQ والأبعاد الفرعية لـ SNBS المتعلقة بتفضيل الطعام (r = 0.119) وشراء الطعام (r = 0.117)، فضلاً عن العلاقة بين البعد الفرعي لتقييم e-HDLQ ودرجات SNBS المختلفة.
خلصت الدراسة إلى أنه بينما ترتبط معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني بسلوكيات التغذية المستدامة، فإن العلاقة ضعيفة، مما يشير إلى أن عوامل اجتماعية وبيئية وفردية أخرى تلعب أيضًا أدوارًا حاسمة في تشكيل سلوكيات التغذية بين النساء الحوامل. حددت تحليلات الانحدار الخطي المتعدد أن عوامل مثل العمر، مستوى التعليم، وتاريخ الوزن المنخفض عند الولادة تنبأت بشكل إيجابي بـ e-HDL، بينما كان لمعرفتهم بالتغذية واستهلاك الطعام المحلي تأثير سلبي. بالإضافة إلى ذلك، كانت مستويات التعليم الأعلى مرتبطة سلبًا بسلوكيات التغذية المستدامة. تؤكد النتائج على الحاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف المحددات السياقية الأوسع التي تؤثر على ممارسات التغذية خلال الحمل، فضلاً عن المساهمات المحتملة لمحو الأمية الرقمية الغذائية.
مقدمة
في هذه الدراسة، وُجد أن مستويات معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني (e-HDLQ) لدى النساء الحوامل كانت معتدلة، بمتوسط درجة 29.37 (SD 6.91). تتماشى هذه النتيجة مع دراسات مماثلة عبر مجموعات سكانية مختلفة، مما يشير إلى أن التحصيل التعليمي يلعب دورًا حاسمًا في معرفة التغذية. أظهر خريجو التعليم العالي درجات e-HDLQ أفضل بشكل ملحوظ مقارنةً بأولئك الذين لديهم تعليم ابتدائي، مما يشير إلى أن الوصول إلى الأبحاث المتعلقة بالصحة والمعلومات الغذائية الدقيقة أكثر شيوعًا بين الأفراد المتعلمين. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت النساء العاملات خارج المنزل درجات e-HDLQ أعلى، مما قد يعكس خلفيتهن التعليمية والوصول إلى مصادر المعلومات الموثوقة.
كما كشفت الدراسة أنه مع زيادة مستويات الدخل، زادت أيضًا درجات e-HDLQ، على الرغم من أن العلاقة كانت معقدة، مما يشير إلى أن عوامل مثل معرفة الصحة والمعايير الثقافية تساهم أيضًا في معرفة التغذية. من الجدير بالذكر أن النساء اللاتي تلقين تعليمًا غذائيًا أو كن على دراية بمفاهيم التغذية المستدامة حصلن على درجات أعلى في أبعاد e-HDLQ المختلفة. كانت المصدر الرئيسي للمعلومات الغذائية للمشاركين هو المهنيون الصحيون، مما يبرز أهمية التوجيه المهني في تعزيز معرفة التغذية. علاوة على ذلك، أشار التحليل إلى أن العمر، مستوى التعليم، وتفضيل الطعام كانت مؤشرات مهمة لـ e-HDLQ، بينما كانت معرفة التغذية مرتبطة سلبًا. تشير النتائج إلى الحاجة إلى زيادة المشاركة في الأنشطة التعليمية المتعلقة بالحمل وتؤكد على دور المهنيين الصحيين في تعزيز ممارسات التغذية المستدامة بين النساء الحوامل. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على استراتيجيات لتعزيز قبول ودمج الأطعمة المستدامة بيئيًا في الأنظمة الغذائية خلال الحمل.
الطرق
توضح قسم الطرق تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث تم استخدام طرق إحصائية لتحليل البيانات المجمعة من عينة سكانية. تم قياس المتغيرات الرئيسية باستخدام أدوات موحدة، مما يضمن موثوقية وصلاحية النتائج.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام أدوات برمجية سهلت تطبيق اختبارات إحصائية مختلفة، بما في ذلك اختبارات t وANOVA، لتقييم الفروق بين المجموعات. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تحليل الانحدار لاستكشاف العلاقات بين المتغيرات المستقلة والتابعة. تم تصميم المنهجية لتقليل التحيز وتعزيز إمكانية تكرار النتائج، مما يساهم في قوة استنتاجات الدراسة.
النتائج
في هذه الدراسة، شاركت 290 امرأة حامل بعد انسحاب خمس منهن، بمتوسط عمر 27 عامًا. أظهر وضع العمل أن 26.6% يعملن خارج المنزل، بينما 73.4% يعملن داخله. لوحظت فروق كبيرة في درجات e-HDLQ الإجمالية بناءً على وضع العمل (t = 3.546; P < 0.001) ووضع الدخل (F = 7.116; P < 0.001)، حيث حصلت النساء العاملات خارج المنزل على درجات أعلى (M = 31.72) مقارنةً بأولئك العاملات داخل المنزل (M = 28.53). بالإضافة إلى ذلك، كانت الخصائص التوليدية مثل تاريخ الأطفال ذوي الوزن المنخفض عند الولادة وعدد الحملات مرتبطة بفروق في درجات e-HDLQ. أشار التحليل أيضًا إلى أن استخدام الإنترنت والتعليم الغذائي السابق أثر إيجابيًا على درجات e-HDLQ. حصل المشاركون الذين استخدموا الإنترنت لمدة 4 ساعات أو أكثر على درجات وصول أعلى (F = 3.767; P = 0.024)، وأولئك الذين تلقوا تعليمًا غذائيًا حصلوا على درجات أعلى بشكل ملحوظ عبر جميع أبعاد e-HDLQ (P < 0.001). كان المصدر الرئيسي للمعلومات الغذائية هو المهنيون الصحيون (41.7%). حددت نماذج الانحدار الخطي المتعدد مؤشرات مهمة لـ e-HDLQ وSNBS، حيث أوضح النموذج 1 17.3% من التباين في درجات e-HDLQ، مشيرًا إلى أن العمر، التعليم، وتاريخ الأطفال ذوي الوزن المنخفض كانت مؤشرات إيجابية، بينما كانت المعرفة الأعلى بالتغذية مرتبطة بدرجات أقل. أوضح النموذج 2 لـ SNBS 3.4% من التباين، مما يشير إلى أن البعد الفرعي للتقييم كان مؤشرًا إيجابيًا، بينما كانت التعليم العالي مرتبطة سلبًا بسلوك التغذية المستدام.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الدراسة الضوء على الدور المتواضع لمحو الأمية الغذائية الصحية الإلكترونية في التأثير على سلوكيات التغذية المستدامة بين النساء الحوامل. بينما تشير النتائج إلى وجود ارتباطات ذات دلالة إحصائية ولكنها ضعيفة بين معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني وسلوكيات التغذية المستدامة، فإنها تقترح أن عوامل اجتماعية وبيئية وفردية أخرى تلعب أيضًا أدوارًا حاسمة في تشكيل هذه السلوكيات. تدعو الدراسة إلى استخدام الأدوات الرقمية، مثل التطبيقات المحمولة والمنصات التعليمية عبر الإنترنت، لتعزيز الوصول إلى معلومات غذائية موثوقة للنساء الحوامل، وخاصةً أولئك ذوات مستويات محو الأمية الرقمية المنخفضة. ومع ذلك، يحذر المؤلفون من أن فعالية هذه التدخلات يجب أن يتم التحقق منها تجريبيًا في الأبحاث المستقبلية.
كشف التحليل أن العوامل الاجتماعية والديموغرافية، مثل العمر، مستوى التعليم، ونتائج الحمل السابقة، أثرت بشكل كبير على معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني وممارسات التغذية المستدامة. على وجه الخصوص، أظهر المشاركون الأكبر سنًا وأولئك ذوو مستويات التعليم الأعلى درجات أفضل في معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني، بينما تم التنبؤ بشكل إيجابي بالبعد الفرعي لمقياس سلوك التغذية المستدامة (SNBS) من خلال معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني. بالإضافة إلى ذلك، وجدت الدراسة أن النساء اللاتي لديهن أطفال سابقون ذوو وزن منخفض عند الولادة وأولئك اللاتي تلقين تعليمًا غذائيًا حصلن على درجات أعلى في معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني. تؤكد هذه النتائج على الحاجة إلى دراسات مستقبلية لاستكشاف التفاعل بين محو الأمية الرقمية والمحددات السياقية المختلفة في اتخاذ القرارات المتعلقة بالتغذية بين النساء الحوامل.
القيود
ت stem القيود في الدراسة أساسًا من منطقة جمع البيانات المحدودة، حيث تركزت فقط على الزيارات المنزلية للنساء الحوامل في منطقة سيلتشوكلي/قونية. واجه هذا النهج تحديات مثل قيود الوقت، مسائل السرية، وصعوبات لوجستية، على الرغم من أن البيئة الحضرية عمومًا وفرت وصولًا جيدًا إلى خدمات الرعاية الصحية. وبالتالي، قد لا تكون النتائج ممثلة لجميع النساء الحوامل في تركيا، مما يحد من الصلاحية الخارجية للنتائج. بالإضافة إلى ذلك، فإن اعتماد الدراسة على أخذ عينات ملائمة وتصميمها العرضي يمنع أي استنتاجات سببية، خاصةً بالنسبة للارتباطات ذات أحجام التأثير الضئيلة.
علاوة على ذلك، لم يتحكم التحليل في العوامل المحتملة المربكة مثل الوضع الاجتماعي والاقتصادي، محو الأمية الرقمية، ومحددات اجتماعية أخرى، والتي قد تكون أثرت على الارتباطات الملاحظة. إن استخدام الاستبيانات ذاتية التقرير يقدم مخاطر التذكر والتحيز الاجتماعي، مما قد يؤدي إلى تحريف البيانات نحو تقدير مبالغ فيه للسلوكيات الصحية. كما لاحظت الدراسة أن هناك اتساق داخلي منخفض نسبيًا لاستبيان معرفة النظام الغذائي الصحي الإلكتروني (e-HDLQ)، مما يشير إلى أن النتائج يجب أن تُفسر بحذر. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية لمعالجة هذه القيود من خلال تضمين عينة أوسع، والتحكم في المتغيرات المربكة، واستخدام أدوات قياس أكثر موثوقية.
DOI: https://doi.org/10.1017/s1368980026102870
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42298743
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Şeyma Demir et al.
Primary Topic: Health Literacy and Information Accessibility
Overview
This study aimed to investigate the relationship between e-healthy diet literacy (e-HDL) and sustainable nutrition behaviors among pregnant women in Konya, Türkiye. Utilizing a descriptive correlational design, data were collected from 290 participants through self-reported questionnaires, including the e-Healthy Diet Literacy Questionnaire (e-HDLQ) and the Sustainable Nutrition Behavior Scale (SNBS). The findings revealed that the average e-HDLQ score was 29.37 (SD 6.91) and the average SNBS score was 109.18 (SD 17.07). Statistically significant but weak correlations were found between the total e-HDLQ score and the SNBS sub-dimensions of food preference (r = 0.119) and food purchase (r = 0.117), as well as between the e-HDLQ appraising sub-dimension and various SNBS scores.
The study concluded that while e-healthy diet literacy is associated with sustainable nutrition behaviors, the relationship is weak, indicating that other social, environmental, and individual factors also play critical roles in shaping nutrition-related behaviors among pregnant women. Multiple linear regression analyses identified that factors such as age, education level, and previous low-birth-weight history positively predicted e-HDL, while knowledge of nutrition and local food consumption negatively impacted it. Additionally, higher education levels were negatively associated with sustainable nutrition behaviors. The results underscore the need for further research to explore the broader contextual determinants influencing nutrition practices during pregnancy, as well as the potential contributions of digital diet literacy.
Introduction
In this study, the e-healthy diet literacy (e-HDLQ) levels of pregnant women were found to be moderate, with a mean score of 29.37 (SD 6.91). This finding aligns with similar studies across different populations, indicating that educational attainment plays a crucial role in nutrition literacy. Higher education graduates demonstrated significantly better e-HDLQ scores compared to those with primary education, suggesting that access to health-related research and accurate nutritional information is more prevalent among educated individuals. Additionally, women working outside the home exhibited higher e-HDLQ scores, potentially reflecting their educational background and access to reliable information sources.
The study also revealed that as income levels increased, so did e-HDLQ scores, although the relationship was nuanced, indicating that factors such as health literacy and cultural norms also contribute to nutrition literacy. Notably, women who had received nutrition education or were familiar with sustainable nutrition concepts scored higher in various e-HDLQ dimensions. The primary source of nutrition information for participants was health professionals, highlighting the importance of professional guidance in enhancing nutrition literacy. Furthermore, the analysis indicated that age, education level, and food preference were significant predictors of e-HDLQ, while knowledge of nutrition had a negative association. The findings suggest a need for increased participation in pregnancy-related educational activities and emphasize the role of healthcare professionals in promoting sustainable nutrition practices among pregnant women. Future research should focus on strategies to enhance the acceptability and integration of environmentally sustainable foods into diets during pregnancy.
Methods
The Methods section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, employing statistical methods to analyze the data collected from a sample population. Key variables were measured using standardized instruments, ensuring reliability and validity in the results.
Data analysis was conducted using software tools that facilitated the application of various statistical tests, including t-tests and ANOVA, to assess differences between groups. Additionally, regression analysis was performed to explore relationships between independent and dependent variables. The methodology was designed to minimize bias and enhance the reproducibility of the findings, thereby contributing to the robustness of the study’s conclusions.
Results
In this study, 290 pregnant women participated after five withdrew, with a mean age of 27 years. Employment status revealed that 26.6% worked outside the home, while 73.4% worked inside. Significant differences were observed in the total e-HDLQ scores based on employment status (t = 3.546; P < 0.001) and income status (F = 7.116; P < 0.001), with those working outside the home scoring higher (M = 31.72) than those working inside (M = 28.53). Additionally, obstetric characteristics such as history of low-birth-weight babies and number of pregnancies were associated with differences in e-HDLQ scores. The analysis also indicated that internet usage and prior nutrition education positively influenced e-HDLQ scores. Participants using the internet for 4 hours or more had higher accessing scores (F = 3.767; P = 0.024), and those who received nutrition education scored significantly higher across all e-HDLQ dimensions (P < 0.001). The primary source of nutrition information was health professionals (41.7%). Multiple linear regression models identified significant predictors for e-HDLQ and SNBS, with Model 1 explaining 17.3% of the variance in e-HDLQ scores, highlighting age, education, and history of low-birth-weight babies as positive predictors, while higher nutrition knowledge correlated with lower scores. Model 2 for SNBS explained 3.4% of the variance, indicating that the appraising sub-dimension was a positive predictor, whereas higher education was negatively associated with sustainable nutrition behavior.
Discussion
The discussion section of the study highlights the modest role of e-healthy diet literacy in influencing sustainable nutrition behaviors among pregnant women. While the findings indicate statistically significant but weak associations between e-healthy diet literacy and sustainable nutrition behaviors, they suggest that other social, environmental, and individual factors also play crucial roles in shaping these behaviors. The study advocates for the use of digital tools, such as mobile applications and online educational platforms, to enhance access to reliable nutrition information for pregnant women, particularly those with lower digital literacy levels. However, the authors caution that the effectiveness of these interventions should be empirically validated in future research.
The analysis revealed that sociodemographic factors, such as age, education level, and previous pregnancy outcomes, significantly influenced e-healthy diet literacy and sustainable nutrition practices. Specifically, older participants and those with higher education levels exhibited better e-healthy diet literacy scores, while the appraising sub-dimension of the Sustainable Nutrition Behavior Scale (SNBS) was positively predicted by e-healthy diet literacy. Additionally, the study found that women with prior low-birth-weight babies and those who received nutrition education had higher e-healthy diet literacy scores. These results underscore the need for future studies to explore the interplay between digital literacy and various contextual determinants in nutrition-related decision-making among pregnant women.
Limitations
The limitations of the study primarily stem from its restricted data collection area, focusing solely on home visits to pregnant women in the Selçuklu/Konya District. This approach faced challenges such as time constraints, confidentiality issues, and logistical difficulties, although the urban setting generally provided good access to healthcare services. Consequently, the findings may not be representative of all pregnant women in Türkiye, limiting the external validity of the results. Additionally, the study’s reliance on convenience sampling and its cross-sectional design preclude any causal inferences, particularly for associations with minimal effect sizes.
Moreover, the analysis did not control for potential confounding factors such as socio-economic status, digital literacy, and other social determinants, which could have influenced the observed associations. The use of self-reported questionnaires introduces risks of recall and social desirability biases, potentially skewing the data towards overestimating healthy behaviors. The study also noted a relatively low internal consistency of the e-Healthy Diet Literacy Questionnaire (e-HDLQ), suggesting that the results should be interpreted with caution. Future research is encouraged to address these limitations by incorporating a broader sample, controlling for confounding variables, and utilizing more reliable measurement instruments.