DOCTORS AND OLDER PATIENTS’ HEALTH LITERACY ON FUNCTIONAL DECLINE AND FRAILTY, RELATED TO AGEING - data from Romania and Latvia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The present study – endorsed by the Committee Permanent/ Standing Committee of the European Doctors (CPME) – generated data for the first time on the levels of health literacy on functional decline and frailty, related to ageing, for doctors and older patients (60+ years old) in Romania and Latvia. This trial tackles not only the lack of data on the topic but it provides insight from two EU member states: a Central-South/Eastern and respectively a Baltic – Central-North/Eastern – ones, that (also) struggle with the fall in fertility, coupled with high percentage of outward migration predominantly within the early working age population. Materials and methods. 300 doctors responded to the questionnaire: 148 doctors practicing in Romania and 150 in Latvia. 1 doctor indicated Andorra was his main place of practice and another Romanian doctor indicated Nigeria as his main country of practice. 301 responses were received from 60+ older patients living in Romania and Latvia. Most respondents were aged between 65 and 74 years (38.2%), Conclusions. The self-declared awareness on functional decline and frailty, related to ageing, is high for both patients and doctors in Romania and Latvia (over 70%) but overall levels of health literacy on both these items are determined also by degrees of access, understanding, appraisal and application which reduce them. All these health literacy components are much lower for patients, with over 20% of respondents finding it difficult to access information, understand it and/or demonstrating knowledge about functional decline and/or frailty, whereas for the doctors there is a discrepancy between claiming no problematic awareness, access and understanding and the appraise and apply related components, as defined in the common background of this study.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».