Health literacy in pregnant women facing prenatal screening may explain their intention to use a patient decision aid: a short report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested that health literacy may impact the use of decision aids (DAs) among patients facing difficult decisions. Embedded in the pilot test of a questionnaire, this study aimed to measure the association between health literacy and pregnant women's intention to use a DA to decide about prenatal screening. We recruited a convenience sample of 45 pregnant women in three clinical sites (family practice teaching unit, birthing center and obstetrical ambulatory care clinic). We asked participating women to complete a self-administered questionnaire assessing their intention to use a DA to decide about prenatal screening and assessed their health literacy levels using one subjective and two objective scales. RESULTS: Two of the three scales discriminated between levels of health literacy (three numeracy questions and three health literacy questions). We found a positive correlation between pregnant women's intention to use a DA and subjective health literacy (Spearman coefficient, Rho 0.32, P = 0.04) but not objective health literacy (Spearman coefficient, Rho 0.07, P = 0.65). Hence subjective health literacy may affect the intention to use a DA among pregnant women facing a decision about prenatal screening. CONCLUSION: Special attention should be given to pregnant women with lower health literacy levels to increase their intention to use a DA and ensure that every pregnant women can give informed and value-based consent to prenatal screening.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».