Health Literacy and Numeracy: Key Factors in Cancer Risk Comprehension
Notice bibliographique
Résumé
In this age of chronic disease and shared decision making, individuals are encouraged to contribute to decisions about health care. Health literacy, including numeracy, is requisite to meaningful participation and has been accepted as a determinant of health. The purpose of this study was to describe the influence of literacy, consisting of prose and numeracy skill, math anxiety, attained education and context of information on participant ability to comprehend Internet-based colorectal cancer prevention information. Prose, numeracy, and math-anxiety data, as well as demographic details, were collected for 140 Canadian adults, aged 50 + years. Participants had adequate prose literacy (STOFHLA) scores, high STOFHLA numeracy scores, moderate levels of health-context numeracy, poorer general-context numeracy and moderate math anxiety. There was better comprehension by participants of common (9.14/11) compared with uncommon (7.64/11) colorectal cancer information (p < 0.01). Prose literacy, numeracy, math anxiety and attained education accounted for 60% of the variation in participant comprehension scores. Numeracy, ranging from basic to advanced proficiency, is required to understand online cancer risk information. Prose literacy enhances numeracy when the subject matter is less familiar. These findings highlight the importance of presenting Web-based information that accommodates diverse health literacy and numeracy levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».