Developing and evaluating a relevant and feasible instrument for measuring health literacy of Canadian high school students
Notice bibliographique
Résumé
Health literacy has come to play a critical role in health education and promotion, yet it is poorly understood in adolescents and few measurement tools exist. Standardized instruments to measure health literacy in adults assume it to be a derivative of general literacy. This paper reports on the development and the early-stage validation of a health literacy tool for high school students that measured skills to understand and evaluate health information. A systematic process was used to develop, score and validate items. Questionnaire data were collected from 275, primarily 10th grade students in three secondary schools in Vancouver, Canada that reflected variation in demographic profile. Forty-eight percent were male, and 69.1% spoke a language other than English. Bivariate correlations between background variables and the domain and overall health literacy scores were calculated. A regression model was developed using 15 explanatory variables. The R(2) value was 0.567. Key findings were that lower scores were achieved by males, students speaking a second language other than English, those who immigrated to Canada at a later age and those who skipped school more often. Unlike in general literacy where the family factors of mother's education and family affluence both played significant roles, these two factors failed to predict the health literacy of our school-aged sample. The most significant contributions of this work include the creation of an instrument for measuring adolescent health literacy and further emphasizing the distinction between health literacy and general literacy.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».