1706776401
2024-02-01 03:58:11
二次データを使用したこの横断的研究は、定量的分析から得られた結果が定性的分析の方向性を知らせる連続的な混合方法設計に従いました。
研究デザインと介入の背景
この研究では、栄養不良を軽減するための食品と農業のアプローチ (FAARM) 試験 (ClinicalTrials.gov: NCT02505711) からの既存のデータを使用しました。 FAARM は、ジェンダー、農業、資産プロジェクト – フェーズ 2 (GAAP2) に関与するアフリカと南アジアの 13 プロジェクトのうちの 1 つです。 GAAP2 パートナーは、以下で説明する pro-WEAI および付随モジュールを含む、この研究で利用されたツールを共同開発しました。
FAARM は、女性と子供の栄養状態に対する自家製食料生産 (HFP) 介入の影響を判定するために設計されたクラスターランダム化対照試験でした。 この介入はヘレン・ケラー・インターナショナルによって2015年から2018年にかけてバングラデシュのシレット管区ハビガンジ地区の農村部で実施された。 FAARM 試験の設定と設計に関する詳細情報は、試験計画書に記載されています。 [36]。 簡単に言うと、30歳未満（自己申告）の女性がいて、少なくとも40平方メートルの土地を所有し、一夜を過ごす夫と結婚している世帯は、FAARM試験に参加する資格があるということだ。前年に少なくとも1回は自宅で。 適格な女性が特定された後、10 ～ 65 人の適格な女性からなる 96 の集落 (村または村の一部) が形成されました。 その後、これらの居住地は介入部門と統制部門にランダムに割り当てられました。 全体として、約 2,700 人の女性が試験に参加しました。 [36]。
HFP 介入は女性農民グループを通じて実施されました。 グループのメンバーは、グループのモデル農場の監督、種苗の生産と配布、定期的な会合の主催、研修の促進などの任務を負ったリーダーの農家家族を選出した。 女性のエンパワーメントは、介入が栄養上の成果の改善につながるという仮説が立てられた経路の 1 つでした。 具体的には、特定の介入活動は、女性に資産、知識、スキルを移転することを目的としていました。 生産資源に対する女性の管理を強化する。 女性グループへの参加とリーダーシップの機会を創出する [36]。
定量的なデータ収集
主要なWEAI支持者 [17] および修正された健康および栄養モジュール [37] 2019 年 4 月と 5 月に投与されました（介入完了から 4 ～ 5 か月後）。 調査の詳細な方法は別の場所で提供されます [38]; 現在の研究に関連する情報を以下に要約します。
この調査は、FAARM 試験居住地 96 か所の各 5 世帯を対象とし、合計 480 世帯のサンプルを対象としました。 対象世帯は、メンバーが 10 人未満で、ベースライン時に FAARM に登録している女性が 1 人だけである世帯のリストからランダムに選択されました (調査管理を容易にするため)。 4 人の女性調査員が訓練を受け、選択された各世帯の登録女性にベンガル語で調査を実施しました。 2015年の治験開始時にFAARM参加者全員から、署名による書面によるインフォームド・コンセント、または被験者が文盲の場合は独立証人（すなわち、研究チームの一員ではない被験者）の拇印と署名が得られた。
WEAI 支持の調査ツールは、農業開発介入の主要なエンパワーメント成果を特定し、評価するために設計されました。 [17]。 このツールは、本質的エージェンシー、手段的エージェンシー、および集団的エージェンシーの 3 つのエージェンシー領域を表す 12 の指標で構成されています。 自己効力感は本質的主体性の指標として分類されますが、ほとんどの意思決定指標は手段的主体性に分類されます。 主要なWEAI支持派には、生産領域のみに関連する決定（つまり、農業および所得関連の決定）が含まれている一方、補足的な健康と栄養モジュール（健康と栄養により直接的に関連する手段機関の側面を測定するように設計されている）には、次のような決定が含まれています。国内領域 [37]。 私たちの研究は、健康と栄養モジュールによって収集された 15 の意思決定トピック/活動 (つまり、食事、栄養、健康、および女性回答者自身またはその子供に関連するヘルスケアを求める行動) に焦点を当てています (参照 補足表A）。 WEAI 支持派には、以下に説明するように、各女性の GSE スコアを生成するために使用された 8 項目の新しい一般的自己効力感尺度 (NGSE) も含まれています。
最終モデルで制御変数として使用された人口統計データの一部は、2015 年 3 月から 5 月にかけて登録された女性全員を対象に実施された FAARM ベースライン調査中に収集されました。FAARM ベースライン調査に関する追加情報は、他の場所で入手できます。 [39]。
定量的データ分析
対策
NGSE 尺度には、回答者が 5 段階のリッカート型回答尺度で同意レベルを示す、一般化された自己効力感に関する記述 (例: 「私は自分で設定した目標のほとんどを達成できるだろう」) が含まれています。強く反対するものから強く同意するものまでさまざまです。 各回答者の GSE スコアを合計して、可能な合計スコアが 40 になるようにし、これを継続的な測定値としてモデルで使用しました。 [18]。
意思決定への参加を評価するために、女性は次のように質問されました。 [activity]、通常は誰が決定を下しますか？ 特定の決定の唯一の意思決定者として自分自身をリストした女性は、特定の活動の唯一の意思決定者として分類されました。 自分自身と少なくとも 1 人の他の世帯員をリストアップした女性は、特定の活動の共同意思決定者として分類されました。 次に、共同意思決定者のみに次の質問が行われた。 [activity]？」 SSE の尺度として使用したこの質問の通常の回答スケールは、まったく自信がない、ある程度自信がある、非常に自信があるというものでした。 健康や栄養に関する活動にまったく自信がないと報告した女性はほとんどいませんでした。 したがって、まったく自信がない、またはある程度自信がある応答には 0 の値を割り当て、非常に自信のある応答には 1 の値を割り当てました。 次に、これらの値は、5 つの活動カテゴリー (個人の健康と食事、妊娠中の個人の食事、妊娠中の個人の健康、子供の食事、医療の希望) のそれぞれに割り当てられた 3 つの活動にわたって合計されました (参照)。 補足表A ドメイン固有の自己効力感項目とそれらが割り当てられた指数の完全なリストについては、を参照してください)。 女性には、各活動カテゴリーの SSE スコアが与えられ、その範囲は、すべての活動においてまったくまたはやや自信がないと表現する 0 から、特定の活動カテゴリーのすべての活動において非常に自信があると表現する 3 までの範囲でした。
意思決定の自律性は、2 つの項目間の一致を評価するダミー変数を使用して測定されました。 [activity]、通常は誰が決定を下すのか」と「決定が下されるとき」 [activity]、誰が決定を下したほうがいいですか？」 各活動の意思決定の自律性変数は、関連する意思決定に関与した女性についてのみ計算され、女性が関与することを希望した場合 (つまり、意思決定の自律性があると分類された場合) には値 1 をとり、値は 1 になりました。彼女が関与することを好まない場合 (つまり、意思決定の自主性がないと分類される場合) は 0 です。 5 つの活動カテゴリーごとに 3 つの活動のダミー変数を合計することで、意思決定の自律性指数を作成しました。 女性には、各カテゴリごとに 0 (カテゴリ全体で非自律的な意思決定) から 3 (カテゴリ全体で完全な自律的な意思決定) までの範囲のスコアが与えられました。 妊娠中の健康と栄養、および子供の食事に関する質問は、関連する経験のある女性にのみ尋ねられました。
回帰モデリング
順序ロジスティック回帰モデリング アプローチを使用して、意思決定の自律性のレベルにおける固有の順序を説明しました。 [40]。 順序ロジスティック回帰モデル (方程式 1）は、GSE と自律的な意思決定との関連性を評価するために推定されました。
$$mathrm{ln }left[frac{P(DMAUTONOMYge g|GSE, COV1,dots ,COVk}{P(DMAUTONOMY (1)
ここで、 g は、意思決定インデックス (1、2、または 3) ごとの自律的意思決定の数に等しくなります (「 補足表A ここで、γ1 から γk は、自己効力感と意思決定の自律性に影響を与えた可能性のある個人および世帯の特性を捉えた制御変数 (つまり、介入群、宗教、結婚後年数、ベースライン時の年齢、女性の年齢) を表します。合格した最高クラス、家族タイプ、および富の十分位）。 富は、FAARM サンプル全体に対して標準的な DHS 手法を使用して、選択された資産の世帯所有権に基づいて計算されました。 [39, 41]。 方程式を推定しました 1 単独の意思決定者と共同の意思決定者を一緒にすることも、各意思決定タイプを個別に行うこともできます。 別の順序ロジスティック回帰式 (式 2) 次に、SSE と共同意思決定者の意思決定の自律性との関連性を評価するために推定されました。 これらの分析は、特定のカテゴリーの 3 つの活動すべてにおいて共同意思決定者である女性のみを対象に実施されました。 たとえば、ある女性が、カテゴリーを構成する質問の 1 つでは共同意思決定を報告したが、他の 2 つの質問では単独意思決定を報告した場合、SSE データが不十分であるという事実のため、彼女はそのカテゴリーの分析には含まれません。共同意思決定者のみが利用できました。 方程式の結果 2 上記の個人および世帯の特性にも合わせて調整されます。 $$mathrm{ln }left[frac{P(DMAUTONOMYge g|SSE, COV1,dots ,COVk}{P(DMAUTONOMY (2)
どちらのモデルでも並列回帰の仮定の違反は認められず、比例オッズ (累積ロジット) モデルを使用して分析が継続されました。 [42]。 すべてのモデルには、決済レベルのクラスタリングを調整するための堅牢な標準誤差も含まれています。 すべての定量分析は、Stata v16.1 (StataCorp LP、College Station、TX、USA) を使用して実施されました。 定性的なサンプリングとデータ収集の詳細な方法は別の場所で提供されます。 [43]; 現在の研究に関連する情報を以下に要約します。 2019年6月と7月に、ベンガル語で6つの介入居住地からの12人の女性と5つの対照居住地からの10人の女性を対象に詳細なインタビュー（IDI）が実施されました。これらの居住地は、以前にFAARMの定性的データ収集が行われていなかった居住地リストからランダムに選択されました。が行われました。 これらの居住地に住む、WEAI 支持の定量的調査を完了した女性が無作為に選ばれ、IDI に参加するよう招待されました。 質的調査の訓練を受け、経験を積んだ女性のデータ収集者が、インタビュー対象者の自宅内またはそのすぐ隣のプライベートスペースで各インタビューを実施した。 IDI 質問ガイドは、女性の個人および家庭での経験と、自己効力感を含むエンパワーメントの変化に対する HFP 介入の影響を捉えるように設計されました。 このガイドは、展開前に介入和解で試験的に実施されました。 これらのガイドは、私たちの研究が提起する研究上の疑問に答えるために明示的に設計されたものではありませんが、定量的な結果を文脈化するために役立つ洞察を提供します。 IDI の音声録音はベンガル語で逐語的に転写され、その後、転写が英語に翻訳されました。 コードブックは、定量的分析から得られた重要な概念を使用して演繹的に開発されました。 コードブックは、自己効力感、意思決定、主体性 (意思決定以外)、および社会文化的背景の 4 つの領域のいずれかにそれぞれ割り当てられたいくつかのコードで構成されていました。 この分析で使用された記録は、HFP 介入を通じた女性のエンパワーメントへの経路を説明しようとする根拠のある理論分析の一部として以前にコード化されました。 [43]。 前回の分析で使用された帰納的に開発されたコードは、必要に応じて分析に利用されました。 すべてのコーディングは MAXQDA2020 (VERBI Software、2019) で実行されました。 次に、コード化されたテキストのセグメントがレビューされ、サンプルの 22 人の女性が 4 つの主要な領域について経験、認識、発言する方法のパターンが特定されました。 このテーマ分析により、4 つの主要なドメインのそれぞれについて詳細な説明が得られました。 上記の研究課題に答えるのに最も関連するテーマについては、以下の定性的結果のセクションで説明します。 [44]。 #バングラデシュの農村における女性の健康と栄養の意思決定における自己効力感の役割 #BMC公衆衛生定性的データの収集
定性的データ分析