The impact of health communication on health‐related decision making
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to review evidence related to the factors that influence people's understanding of health information and how miscommunication of health information can jeopardize people's health. Design/methodology/approach A literature review was conducted of English language articles, cited in major literature databases from the last 40 years, which describe factors related to comprehension of health information. A total of 93 articles were included. Findings The paper finds that health communication should take into consideration the role of the following factors on the processing and interpretation of health information: health literacy, format presentation of information, and human cognitive biases and affective/personal influences. Practical implications Health communication is a major component of health care. Every health care encounter involves exchange of information, which is intended to enhance people's knowledge in order to assist them to make an informed decision about their health care. However, the mere act of providing information does not guarantee comprehension. People's comprehension of information depends on several factors, including health literacy and numeracy skills, the format presentation of health information and human cognitive biases in the information processing and interpretation. Ineffective health communication can result in a wide range of direct and indirect health consequences including failure to understand and comply with treatment, poorer health status, increased risk of injuries, increased hospitalization, and decreased use of preventive services. Originality/value This paper provides health professionals and educators with an overview of important issues related to health communication and highlights strategies that facilitate effective communication to help people to make informed decisions about their health care.
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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 | 0,030 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 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) | 0,000 | 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 ».