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Enregistrement W1502813406 · doi:10.2196/resprot.4058

Bit by Bit: Using Design-Based Research to Improve the Health Literacy of Adolescents

2015· article· en· W1502813406 sur OpenAlexvenueno aff
Mega Subramaniam, Beth St. Jean, Natalie Greene Taylor, Christie Kodama, Rebecca Follman, Dana Casciotti

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineAssociation for Library and Information Science Education
Mots-clésHealth literacyCredibilityRelevance (law)Focus groupMedical educationData collectionDisadvantagedPsychologyLiteracyNumeracyQualitative researchComputer scienceApplied psychologyHealth careMedicinePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although a low health literacy level has been found to be among the most powerful predictors of poor health outcomes, there is very little research focused on assessing and improving the health literacy skills of adolescents, particularly those from socioeconomically disadvantaged backgrounds. The vast majority of existing research focuses solely on reading comprehension, despite the fact that health literacy is actually a multifaceted concept, which entails many different types of skills. OBJECTIVE: The aim of this paper is to first mine existing literature to identify the many different skills that have been posited to constitute health literacy, and then, using this collection of skills as an overarching structure, to highlight the challenges that disadvantaged youth participating in our HackHealth after-school program encounter as they identify and articulate their health-related information needs, search for health-related information online, assess the relevance and credibility of this information, and manage and make use of it. METHODS: We utilized the design-based research method to design, implement, and revise our HackHealth program. To collect data regarding HackHealth participants' health literacy skills and associated challenges, we used a variety of methods, including participant observation, surveys, interviews, focus groups, and logging of Web browser activities. We also collected data through specialized instructional activities and data collection forms that we developed for this purpose. Quantitative and qualitative techniques were used to analyze this data, as well as all of the artifacts that each student produced, including their final projects. RESULTS: We identified the various challenges that the 30 HackHealth participants faced in completing various health-related information activities during the course of the program. Based on these findings, we describe important implications for working with youth from socioeconomically disadvantaged backgrounds, how to assess and improve their health literacy skills, and offer specific recommendations for health literacy instruction aimed at this population. CONCLUSIONS: With an increased societal focus on health and a shift from viewing patients as passive recipients of medical care to viewing them as active arbiters of their own health, today's youth need to possess an array of health literacy skills to ensure that they can live long and healthy lives. Working with adolescents to help them develop and practice these skills will also help to break the cycle between poor health literacy and poor health outcomes, thereby reducing health disparities and improving the long-term outlook for the health of our nation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,752
Tête enseignante GPT0,733
Écart entre enseignants0,019 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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