Health Literacy Rates in a Population of Patients with Rheumatoid Arthritis in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the rate of low health literacy in the rheumatoid arthritis (RA) population in southwestern Ontario. METHODS: For the study, 432 patients with RA were contacted, and 311 completed the assessment. The health literacy levels of the participants were estimated using 4 assessment tools administered in the following order: the Single Item Literacy Screener (SILS), the Medical Term Recognition Test (METER), the Rapid Estimate of Adult Literacy in Medicine (REALM), and the Shortened Test of Functional Health Literacy in Adults (STOFHLA). RESULTS: The rates of low literacy as estimated by STOFHLA, REALM, METER, and SILS were 14.5%, 14.8%, 14.1%, and 18.6%, respectively. All 4 assessment tools were statistically significantly correlated. STOFHLA, REALM, and METER were strongly correlated with each other (r = 0.59-0.79), while SILS only demonstrated moderate correlations with the other assessment tools (r = 0.33-0.45). Multiple linear regression and binary logistic regression analyses revealed that low levels of education and a lack of daily reading activity were common predictors of low health literacy. Using a non-English primary language at home was found to be a strong predictor of low health literacy in STOFHLA, REALM, and METER. Male sex was found to be a significant predictor of poor performance in REALM and METER, but not STOFHLA. CONCLUSION: Low health literacy is an important issue in the southwestern Ontario RA population. About 1 in 7 patients with RA may not have the necessary skills to become involved in making decisions regarding their personal health. Rheumatologists should be aware of the low health literacy levels of patients with RA and should consider identifying patients at risk of low health 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».