DOI: 10.57755/cbg5-nt66
title: Model polskiego kwestionariusza przesiewowej oceny ryzyka żywieniowego seniorów zamieszkujących w społeczności lokalnej
title: Model of a Polish questionnaire for nutritional risk screening  of community-dwelling seniors

description: Badanie miało na celu opracowanie modelu polskiego kwestionariusza przesiewowej oceny ryzyka żywieniowego seniorów mieszkających w społeczności o akronimie SC-NRS. Badanie przekrojowe przeprowadzono w 2022 i 2023 roku w grupie 609 osób w wieku 60 lat i więcej w regionie dolnośląskim w Polsce. Autorski kwestionariusz ankiety do identyfikacji czynników ryzyka żywieniowego rozdano w 12 organizacjach seniora. Kwestionariusz zawierał 107 pozycji testowych – sytuacji opisujących problemy żywieniowe ocenionych na skali 5-punktowej Likerta. W badaniu wstępnym dokonano oceny rozumienia sytuacji opisanych w pozycjach testowych oraz trafności (statystyka kappa) i rzetelności skali (współczynnik α-Cronbacha). W badaniu właściwym zebrano 301 poprawnie wypełnionych ankiet na podstawie weryfikacji ich poprawności z wykorzystaniem pytań sprawdzajacych. Strukturę czynnikową modelu opracowano z wykorzystaniem modelowania równań strukturalnych (SEM) w programie R i przy użyciu pakietu “lavaan”. Do obliczeń wykorzystano algorytm ULSMV. W wyniku przeprowadzonej eksploracyjnej analizy czynnikowej (EFA) wyłoniono model 3-czynnikowy SC-NRS. Czynniki opisano jako: problemy żywieniowe (8 pozycji testowych), zaburzenia spożycia (4 pozycje testowe) oraz postrzeganie masy ciała (4 pozycje testowe). Akceptowalność modelu potwierdzono na podstawie: wartości standaryzowanych ładunków czynnikowych (≥0.45); wartości własnej równej 1.0; wykresu osypiska; potwierdzonej czynnikowości danych (KMO oraz test sferyczności Bartletta). Model zweryfikowano przy użyciu konfirmacyjnej analizy czynnikowej (CFA) wyłaniając dwa jego typy, tj. model czynnikowy bez korelacji czynników - ortogonalny (model 1), oraz z korelacją czynników (model 2). Akceptowalność modeli potwierdzono na podstawie: wskaźników dopasowania danych (CFI, TLI, NFI, IFI, RMSAE, GFI, AGFI); trafności zbieżnej (wskaźnik AVE); trafności różnicowej (wskaźnik HTMT); rzetelności pomiaru (współczynnik α-Cronbacha oraz CR). Ocenę istotności różnic między testowanymi modelami pod względem dopasowania danych oceniono testem Chi-kwadrat. Ze względu na brak istotnych różnic między modelami ostatecznie zaakceptowano model 1.
description: The study aimed to develop a model for a Polish questionnaire for screening nutritional risk assessment of seniors living in the community with the acronym SC-NRS. The cross-sectional study was conducted in 2022 and 2023 in a group of 609 people aged 60 years and older in the Lower Silesia region of Poland. A self-administered survey questionnaire to identify dietary risk factors was distributed to 12 senior citizens' organisations. The questionnaire contained 107 test items - situations describing nutritional problems rated on a 5-point Likert scale. In the pre-test, the understanding of the situations described in the test items was assessed, as well as the accuracy (kappa statistic) and reliability of the scale (α-Cronbach coefficient). In the main study, 301 correctly completed questionnaires were collected on the basis of verification of their correctness using screening questions. The factor structure of the model was developed using structural equation modelling (SEM) in R and using the 'lavaan' package. The ULSMV algorithm was used for the calculations. As a result of the exploratory factor analysis (EFA), a 3-factor SC-NRS model emerged. The factors were described as: dietary problems (8 test items), eating disorders (4 test items) and weight perception (4 test items). The acceptability of the model was confirmed on the basis of: standardised factor loadings (≥0.45); eigenvalue equal to 1.0; scatter plot; and confirmed factor data (KMO and Bartlett's sphericity test). The model was verified using Confirmatory Factor Analysis (CFA) emerging two types of model, i.e. a factor model without factor correlation - orthogonal (model 1), and with factor correlation (model 2). The acceptability of the models was confirmed on the basis of: data fit indices (CFI, TLI, NFI, IFI, RMSAE, GFI, AGFI); convergent validity (AVE index); differential validity (HTMT index); measurement reliability (α-Cronbach's coefficient and CR). The significance of differences between the models tested in terms of data fit was assessed using the Chi-square test. As there were no significant differences between the models, model 1 was finally accepted.