Sociāldemogrāfisko faktoru ietekme uz atbilžu variācijām dažādu metožu uztura anketās

Abstract

Uztura ziņošanu būtiski ietekmē sociāldemogrāfiskie raksturlielumi, piemēram, vecums, dzimums, izglītība, ienākumi, ģimenes stāvoklis un kultūras izcelsme. Šajā pētījumā tika analizēts, kā šie raksturlielumi ietekmē uztura datu precizitāti, koncentrējoties uz atšķirībām starp pašziņotām un personāla reģistrētām anketām. Izmantojot datus no 1679 GISTAR projekta dalībniekiem, tika analizētas atšķirību vērtības (pašpildītas–personāls) piecos uztura paradumos: augļi, rudzu maize, auzu pārslas, pākšaugi un saldināti dzērieni. Konstatēta sistemātiska uzturvielām bagātu produktu nenovērtēšana, piemēram, augļi (–3,28), pākšaugi (–1,52) un auzu pārslas (–1,47), savukārt rudzu maize tika pārvērtēta (+3,96). Atrašanās vieta (Jēkabpils pret Kuldīgu) bija visbūtiskākais ziņošanas kļūdu noteicējs – Jēkabpils dalībniekiem bija lielāka tendence nenovērtēt. Dzimums un izglītības līmenis arī ietekmēja ziņošanu – sievietes nenovērtēja augļus, vīrieši pārvērtēja rudzu maizi, un zemāks izglītības līmenis korelēja ar biežākām kļūdām. Stratificētās regresijas parādīja lielāku izskaidrojamo dispersiju personāla reģistrētajos datos (R² līdz 0,10), apliecinot lielāku uzticamību intervētāja asistētām metodēm. Šie rezultāti uzsver nepieciešamību pēc kultūrai un demogrāfijai pielāgotiem uztura novērtēšanas risinājumiem.

Dietary reporting is significantly influenced by socio-demographic characteristics, such as age, gender, education, income, marital status, and cultural background. This study examined how these characteristics affect dietary data accuracy, focusing on differences between self-reported and staff-recorded questionnaire formats. Using data from 1,679 participants in the GISTAR project, difference scores (Self–Staff) were analyzed across five dietary behaviors: fruit, rye bread, oatmeal, legumes, and sugar-sweetened beverages. Systematic underreporting was found for nutrient-dense foods like fruit (–3.28), legumes (–1.52), and oatmeal (–1.47), while rye bread intake was overreported (+3.96). Location (Jēkabpils vs. Kuldīga) emerged as the strongest determinant of reporting bias, with Jēkabpils participants more prone to underreporting. Gender and educational attainment also played roles—women underreported fruit, men overreported rye bread, and lower educational levels were associated with greater reporting errors. Stratified regressions revealed stronger predictive models for staff-recorded data (R² up to 0.10), underscoring greater reliability in interviewer-assisted formats. These findings suggest that accurate dietary assessment requires culturally sensitive, methodologically robust tools that account for demographic variability.