Beyond knowledge: The role of digital health literacy and food environment in Iron Deficiency Anemia management among Bangladeshi university communities- A Structural Equation Modeling approach

Resumo Técnico: Além do Conhecimento: O Papel da Literacia de Saúde Digital e do Ambiente Alimentar na Gestão da Anemia por Deficiência de Ferro em Comunidades Universitárias de Bangladesh

Problema
A Anemia por Deficiência de Ferro (ADI) continua a ser um desafio crítico de saúde pública em Bangladesh, particularmente entre estudantes universitários e jovens adultos. Embora fatores como dietas desequilibradas, alimentação base baseada em refeitórios de residências universitárias e baixa consciência sobre alimentos ricos em ferro sejam contribuintes conhecidos, a interação entre fatores cognitivos, capacidades digitais e restrições estruturais do ambiente não é totalmente compreendida. A literatura existente sugere que o conhecimento isoladamente é insuficiente para a mudança de comportamento; no entanto, os mecanismos específicos pelos quais a literacia de saúde digital (a capacidade de encontrar, avaliar e utilizar informações de saúde online) e o ambiente alimentar universitário (acessibilidade, acessibilidade económica e qualidade dos alimentos) interagem com as crenças de saúde para influenciar as práticas alimentares e a produtividade neste grupo demográfico requerem uma análise integrada.

Metodologia
O estudo empregou um desenho de inquérito online transversal envolvendo 2.600 participantes (estudantes e pessoal académico/administrativo) em universidades de Bangladesh. A recolha de dados ocorreu entre janeiro e abril de 2026.

• Instrumentação: Um questionário estruturado mediu:
  • Conhecimento de ADI: Uma pontuação de 7 itens (0–7) abrangendo definição, causas e fontes.
  • Construtos do Modelo de Crenças de Saúde (MCS): Suscetibilidade percebida, gravidade, benefícios, barreiras e autoeficácia, utilizando itens do tipo Likert.
  • Literacia de Saúde Digital: Medida através da escala de literacia de e-saúde validada (eHEALS).
  • Ambiente Alimentar: Avaliado através de quatro dimensões: acesso físico, acesso económico, qualidade institucional e ambiente cultural/social.
  • Resultados: Práticas alimentares, sintomas de ADI autorrelatados e produtividade académica/profissional.
• Análise Estatística: O estudo utilizou Modelagem de Equações Estruturais (SEM) com Stata 18 para testar um quadro conceptual onde o conhecimento de ADI influencia as práticas alimentares tanto direta como indiretamente através dos construtos do MCS. A literacia de saúde digital e o ambiente alimentar foram modelados como moderadores e preditores diretos.
  • Validação: A fiabilidade foi avaliada através do alfa de Cronbach e a validade de construto através de Análise Fatorial Confirmatória (CFA) utilizando a Variância Extraída Média (AVE) e a Fiabilidade Composta (CR).
  • Hipóteses: O modelo testou mediação (H1), moderação pela literacia digital (H2) e ambiente alimentar (H3), e a cadeia preditiva de dieta para sintomas e produtividade (H4).
  • Robustez: A análise multivariada comparou estudantes versus pessoal, e as análises de sensibilidade excluíram casos diagnosticados com ADI e utilizadores de suplementos.
• Resultados Principais
• Características da Amostra: A média de idade foi de 25,1 anos. 22,4% reportaram um diagnóstico prévio de ADI e 27,7% reportaram problemas digestivos crónicos.
• Validade de Medição: A maioria das escalas demonstrou consistência interna de boa a excelente (intervalo de $\alpha$ de Cronbach: 0,73–0,96), com exceção da escala de produtividade ($\alpha$ = 0,64). A CFA confirmou validade convergente e fiabilidade satisfatórias para todos os construtos latentes.
• Vias Estruturais (H1 & H4):
  • O conhecimento de ADI foi positivamente associado a todos os construtos do MCS (gravidade percebida, benefícios, autoeficácia) e inversamente às barreiras percebidas.
  • O conhecimento influenciou as práticas alimentares de forma direta e indireta através dos construtos do MCS. O efeito indireto foi significativo ($B=0,11, p<0,001$).
  • As práticas alimentares predisseram significativamente os sintomas de ADI ($\beta=0,22$), que por sua vez predisseram a produtividade ($\beta=0,22$). O caminho indireto da dieta para a produtividade via sintomas foi significativo ($B=0,25, p<0,001$).
• Preditores Diretos e Moderação (H2 & H3):
  • Literacia de Saúde Digital: Promoveu diretamente práticas alimentares mais saudáveis ($\beta=0,14, p<0,001$). No entanto, enfraqueceu significativamente a relação direta entre o conhecimento de ADI e as práticas alimentares ($\beta=-0,09, p<0,001$), sugerindo que uma alta literacia digital pode introduzir informações diversas que diluem o impacto direto do conhecimento factual específico no comportamento.
  • Ambiente Alimentar: Promoveu diretamente práticas alimentares mais saudáveis ($\beta=0,19, p<0,001$). A moderação hipotetizada da autoeficácia pelo ambiente alimentar não foi estatisticamente significativa ($p=0,063$).
• Diferenças de Grupo: A análise multivariada revelou que o caminho das práticas alimentares para os sintomas de ADI foi significativo para estudantes, mas não para o pessoal. A literacia de saúde digital predisse significativamente as práticas alimentares para estudantes, mas não para o pessoal, enquanto o ambiente alimentar teve um efeito mais forte no pessoal do que nos estudantes.
• Ajuste do Modelo: O modelo completo apresentou um ajuste aceitável para os caminhos estruturais principais (CFI=0,99, RMSEA=0,11) antes das variáveis de resultado, mas o modelo completo incluindo os resultados mostrou índices de ajuste inferiores (CFI=0,82, RMSEA=0,16), atribuídos ao uso de pontuações compostas com escalas de resposta heterogéneas.

Principais Contribuições

1. Quadro Integrado: O estudo é um dos primeiros a examinar simultaneamente o conhecimento de ADI, os construtos do MCS, a literacia de saúde digital e o ambiente alimentar num único Modelo de Equações Estruturais num contexto universitário de Bangladesh.
2. Nuance da Literacia Digital: Identifica um papel complexo para a literacia de saúde digital: embora promova independentemente a alimentação saudável, atua como um moderador negativo na ligação conhecimento-comportamento, sugerindo que uma alta literacia digital pode complicar a tradução de conhecimentos médicos específicos em ação devido à sobrecarga de informação ou fontes conflitantes.
3. Ligação com a Produtividade: A investigação estabelece empiricamente uma via que liga as práticas alimentares à redução dos sintomas de ADI e, consequentemente, a uma melhoria na produtividade académica e profissional.
4. Especificidade Demográfica: Destaca mecanismos distintos entre estudantes e pessoal, observando que o pessoal é mais influenciado pelo ambiente alimentar, enquanto os estudantes são mais responsivos aos estímulos da literacia de saúde digital.

Significado e Alegações
O artigo afirma que a gestão da ADI em comunidades universitárias exige ir além da simples disseminação de conhecimento. Os resultados sugerem que as intervenções devem ser multifacetadas:

• Autoeficácia: Fortalecer a autoeficácia e a suscetibilidade percebida é crucial, pois estes construtos do MCS medeiam o efeito do conhecimento no comportamento.
• Suporte Ambiental: Melhorar o ambiente alimentar universitário (acessibilidade e acessibilidade económica de alimentos ricos em ferro) é um motor direto da melhoria dietética, atuando independentemente dos níveis de conhecimento individual.
• Estratégia Digital: Embora a literacia de saúde digital seja benéfica, as intervenções devem considerar o seu potencial para diluir o impacto direto do conhecimento específico, implicando a necessidade de conteúdos digitais curados e credíveis, em vez de apenas acesso à informação.

Os autores concluem que, embora o desenho transversal limite a inferência causal, as verificações de robustez e o grande tamanho da amostra apoiam a validade das relações estruturais propostas. Eles defendem intervenções multicomponentes futuras que visem simultaneamente as competências digitais, as crenças de saúde e os ambientes alimentares institucionais para reduzir a carga de ADI e melhorar a produtividade funcional nesta população.