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Enregistrement W2126209530 · doi:10.1093/heapro/dar019

Application of the health literacy framework to diet-related cancer prevention conversations of older immigrant women to Canada

2011· article· en· W2126209530 sur OpenAlexafffundabout
Maria D. Thomson, Laurie Hoffman‐Goetz

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHealth literacyImmigrationLiteracyLanguage barrierHealth communicationHealth equityGerontologyCancer preventionHealth educationPsychologyMedicineNursingHealth carePedagogyCommunicationCancerPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health literacy, conceptualized as a framework involving basic (functional), interactive and critical skill sets, is a key determinant of health. Application of the health literacy framework (HLF) to immigrant populations has been limited. Our objective was to apply the HLF to discourses about diet-related colon cancer prevention among English-as-a-Second-Language (ESL) immigrant women. We also explored whether these discussions could inform the development of culturally appropriate information and potentially increase health literacy. Interviews were conducted with 64 older Spanish-speaking ESL immigrant women. Directed content analysis guided by the HLF was used to identify themes. Diet-related conversations were initiated by 43 (67%) participants. Four themes were identified: general information requests-low functional health literacy (FHL) (n = 23/43), specific nutrition inquiries-high FHL (n = 17/43), actions for healthy eating-low interactive health literacy (IHL) (n = 8/43) and community communication issues-high IHL (n = 3/43). No conversations representing critical health literacy were identified. Five women discussed both FHL and IHL themes. Women's diet-related conversations followed a continuum of increasing information needs supporting the HLF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,399 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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