Does Literacy Education Improve Symptoms of Depression and Self-efficacy in Individuals with Low Literacy and Depressive Symptoms? A Preliminary Investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Individuals with low literacy and symptoms of depression have greater improvement of depression symptoms when their treatment includes education to enhance literacy skills. The reason why literacy enhancement helps depression symptoms is unknown, but we hypothesize that it might be due to improved self-efficacy. We studied whether providing literacy education to individuals with both depression symptoms and limited literacy might improve their self-efficacy. METHODS: We studied 39 individuals enrolled in an adult literacy program and who, on further testing with the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) had symptoms of depression. While they participated in the literacy program, we monitored their self-efficacy using the General Self Efficacy (GSE) scale, and also monitored the severity of depression symptoms with the PHQ-9. Changes in GSE and PHQ-9 scores from baseline were assessed with the Wilcoxon Signed Ranks Test. RESULTS: Thirty-one (79.5%) subjects participated for 1 year. There was a significant increase in their self-efficacy (P = .019) and a significant decrease in depression symptoms (P < .002). CONCLUSION: The results of this preliminary study suggest that among persons with low literacy and symptoms of depression, depression symptoms lessen as self-efficacy scores improve during participation in adult basic literacy education.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».