A New Comprehensive Short-form Health Literacy Survey Tool for Patients in General
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate a conceptual short-form health literacy 12 items questionnaire (HL-SF12) in patient populations. METHODS: A cross-sectional study was conducted via a convenient sample of 403 patients from three departments of a community general hospital in the northern Taiwan. Patients' health literacy was assessed with a validated HL-SF12, derived from the full scale, the European Health Literacy Survey Questionnaire (HLS-EU-Q), as well as a single-item from Chew's Set of Brief Health Literacy Question. A reference population in Northern Taiwan (n=928) via the HLS-EU-Q in 2013-2014 was used as a reference to compare the health literacy between that of the general public and the patients. Data was analyzed by confirmatory factor analysis (CFA), internal consistency analysis, correlation analysis, and linear regression models. RESULTS: Patients' health literacy assessed with the HL-SF12 was shown with high internal consistency (Cronbach α=.87), and moderately correlated with the single-item from Chew's Set of Brief Health Literacy Question, with satisfactory item-scale convergent validity (item-scale correlation ≥ .40), without floor/ceiling effect, and with satisfactory goodness of fit indices of the three-factor construct model for most of the patients. Their health literacy was significantly positively associated with female gender, higher income, and more often watching health-related TV programs. On the other hands, patients were reported with significantly higher healthcare health literacy than the general public, but not in general health literacy, disease prevention health literacy, or health promotion health literacy. CONCLUSION: The comprehensive HL-SF12 was a valid and easy to use tool for assessing patients' health literacy in the hospitals to facilitate healthcare providers in enhancing patients' health literacy and healthcare qualities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».