Health Literacy Association With Health Behaviors and Health Care Utilization in Multiple Sclerosis: A Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low health literacy is generally associated with poor health outcomes; however, health literacy has received little attention in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the health literacy of persons with MS using the North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) Registry. METHODS: In 2012, we conducted a cross-sectional study of health literacy among NARCOMS participants. Respondents completed the Medical Term Recognition Test (METER) which assesses the ability to distinguish medical and nonmedical words, and the Newest Vital Sign (NVS) instrument which evaluates reading, interpretation, and numeracy skills. Respondents reported their sociodemographic characteristics, health behaviors, comorbidities, visits to the emergency room (ER), and hospitalizations in the last 6 months. We used logistic regression to evaluate the characteristics associated with functional literacy, and the association between functional literacy and health care utilization. RESULTS: Of 13,020 eligible participants, 8934 (68.6%) completed the questionnaire and were US residents. Most of them performed well on the instruments with 81.04% (7066/8719) having functional literacy on the METER and 74.62% (6666/8933) having adequate literacy on the NVS. Low literacy on the METER or the NVS was associated with smoking, being overweight or obese (all P<.001). After adjustment, low literacy on the METER was associated with ER visits (OR 1.28, 95% CI 1.10-1.48) and hospitalizations (OR 1.19, 95% CI 0.98-1.44). Findings were similar for the NVS. CONCLUSIONS: In the NARCOMS cohort, functional health literacy is high. However, lower levels of health literacy are associated with adverse health behaviors and greater health care utilization.
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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 | 0,062 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 découle