Distributed health literacy among people living with type 2 diabetes in Portugal: Defining levels of awareness and support
Notice bibliographique
Résumé
This study embraces a patient-centred and narrative-oriented notion of health literacy, exploring how social networks and personal experiences constitute distributed health literacy (DHL) by mapping out health literacy mediators of each individual and how they enable self-management skills and knowledge of health conditions. Semi-structured interviews with 26 patients with type 2 diabetes were conducted in a Primary Care Center of Porto (Portugal) from October 2014 to December 2015. Data were collected based on McGill Illness Narrative Interview (MINI). Following the grounded theory, interviews were analysed as case-based and process-tracing-oriented. Three awareness narratives emerged: (i) a narrative of minimisation revealing minimal impact of diabetes in patients' lives and daily routines, resignation towards "inevitable" consequences of the diagnosis and dependence of a large network of health literacy mediators; (ii) a narrative of empathy, where patients tended to mention readjustments in their lives by following medical recommendations regarding medication without criticism and with few health literacy mediators; (iii) a narrative of disruption, with patients highlighting the huge impact of diabetes on their lives and their individual responsibility and autonomy with respect to the management of diabetes and the search for alternatives to medication, relying on a very restrictive network of mediators. Exploring meanings given to diagnosis, identifying health mediators and analysing the structure of social networks can contribute to understand the distributed nature of health literacy. Assessing DHL can assist health professionals and those providing care in the community in promoting health literacy and providing models for a more patient-centred health system.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».