MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963769263 · doi:10.1097/01.nor.0000345852.22122.d6

Understanding the Health Literacy of America

2009· article· en· W1963769263 sur OpenAlexaff
Carolyn Crane Cutilli, Ian M. Bennett

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Nursing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésHealth literacyInformation literacyLiteracyHealth careHealth informationHealth Information National Trends SurveyMedicinePsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health literacy refers to an individual's ability to understand healthcare information to make appropriate decisions. Healthcare professionals are obligated to make sure that patients understand information to maximize the benefits of healthcare. The National Assessment of Adult Literacy (NAAL) provides information on the literacy/health literacy levels of the U.S. adult population. The NAAL is the only large-scale survey of health literacy. The results of the NAAL provide information on literacy/health literacy and the relationship between background variables and literacy/health literacy. Multiple variables with potential for a relationship with literacy/health literacy were chosen for the NAAL including, but not limited to, education, language, race, gender, income, overall health, seeking health information, and health insurance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations238
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrthopaedic NursingMême sujetHealth Literacy and Information AccessibilityTravaux en français237 207