Health Literacy Predicts the Discrepancy Between Patient and Provider Global Assessments of Rheumatoid Arthritis Activity at a Public Urban Rheumatology Clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Numerous studies report that significant discordance exists between patient and provider [physician] measures of rheumatoid arthritis (RA). We examined whether health literacy explains this discordance. METHODS: We recruited English-speaking adult patients with RA for this cross-sectional study. Subjects completed 2 versions of patient global assessments of disease activity (PTGA), using standard terminology from the Multi-Dimensional Health Assessment Questionnaire (MDHAQ) and the 28-joint count Disease Activity Score 28 (DAS28). The provider global assessment (MDGA) was also obtained. The discrepancy between PTGA and MDGA was calculated as the absolute difference between these assessments. We used validated instruments [Short Test of Functional Health Literacy in Adults (S-TOFHLA) and Rapid Estimate of Adult Literacy in Medicine (REALM)] and linear regression to determine whether health literacy predicts disease measure discrepancy. RESULTS: The study included 110 subjects. Limited health literacy was a common finding by both the REALM and S-TOFHLA. PTGA and MDGA showed fair to good correlation (r = 0.66-0.68), although both versions of the PTGA were significantly higher than MDGA by the t-test (p < 0.001). The S-TOFHLA and REALM both were associated with the absolute difference between the MDGA and PTGA by linear regression, and results remained statistically significant in multivariate analysis. CONCLUSION: Health literacy was independently associated with the extent of discrepancy between PTGA and MDGA in English-speaking patients with RA at an urban clinic. This finding should influence our interpretation of disease measures.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».