The Swiss Health Literacy Survey: development and psychometric properties of a multidimensional instrument to assess competencies for health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing recognition of the role of citizens and patients in health and health care has placed a spotlight on health literacy and patient education. OBJECTIVE: To identify specific competencies for health in definitions of health literacy and patient-centred concepts and empirically test their dimensionality in the general population. METHODS: A thorough review of the literature on health literacy, self-management, patient empowerment, patient education and shared decision making revealed considerable conceptual overlap as competencies for health and identified a corpus of 30 generic competencies for health. A questionnaire containing 127 items covering the 30 competencies was fielded as a telephone interview in German, French and Italian among 1255 respondents randomly selected from the resident population in Switzerland. FINDINGS: Analyses with the software MPlus to model items with mixed response categories showed that the items do not load onto a single factor. Multifactorial models with good fit could be erected for each of five dimensions defined a priori and their corresponding competencies: information and knowledge (four competencies, 17 items), general cognitive skills (four competencies, 17 items), social roles (two competencies, seven items), medical management (four competencies, 27 items) and healthy lifestyle (two competencies, six items). Multiple indicators and multiple causes models identified problematic differential item functioning for only six items belonging to two competencies. CONCLUSIONS: The psychometric analyses of this instrument support broader conceptualization of health literacy not as a single competence but rather as a package of competencies for health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».