Influencing Health Equity: Role of the Effective Consumer Scale in Measuring Skills and Abilities in a Middle Income Country
Notice bibliographique
Résumé
The 2008 World Health Report emphasizes the need for patient-centered primary care service delivery models in which patients are equal partners in the planning and management of their health. It is argued that this involvement will lead to improved management of disease, improved health outcomes and patient satisfaction, better informed decision-making, increased compliance with healthcare decisions, and better resource utilization. This article investigates the domains captured by the Effective Consumer Scale (EC-17) in relation to vulnerable population groups that experience health inequity. Particular focus is paid to the domain of health literacy as an area fundamental to patients' involvement in managing their condition and negotiating the healthcare system. In examining the possible influence of Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OMERACT) on health equity, we used the recent translation and validation of the EC-17 scale into Spanish and tested Argentina as an example. Future plans to use the EC-17 with vulnerable groups include formal collaboration and needs assessment with the community to tailor an intervention to meet its needs in a culturally relevant manner. Some systematic reviews have questioned whether interventions to improve effective consumer skills are appropriate in vulnerable populations. We propose that these populations may have the most to gain from such interventions since they might be expected to have relatively lower skills and health literacy than other groups.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».