The relationship between health literacy and quality of life among frequent users of health care services: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although health literacy and quality of life are important concepts in health care, the link between them is unclear, especially for a population of frequent users of health care services with chronic diseases. Low health literacy is a common problem that has been linked to several negative health outcomes. Quality of life is an important health outcome in patient-centered care. Frequent users of health care services are a vulnerable population that deserves attention due to high costs and negative outcomes such as lower quality of life and higher mortality. The objective of this study was to examine the relationship between health literacy and the physical and mental components of quality of life among frequent users of health care services with chronic diseases. METHODS: This study presents the cross-sectional analysis of data collected through the V1SAGES project, a randomized controlled trial on the effectiveness of a case management intervention in primary care in Quebec, Canada. Participants (n = 247) were frequent users of health care services presenting at least one chronic condition. Health literacy was measured by the Newest Vital Sign (NVS), and the physical and mental components of quality of life were evaluated by the Short Form Health Survey Version 2 (SF-12v2). The association between health literacy (independent variable) and the physical and mental components of quality of life was examined using biserial correlation. RESULTS: No association was found between health literacy and quality of life (physical component: r = 0.108, ρ = 0.11; mental component: r = 0.147, ρ = 0.15). CONCLUSION: This study suggests that there is no relationship between health literacy and the physical and mental components of quality of life among frequent users of health care services. TRIAL REGISTRATION: NCT01719991 . Registered October 25, 2012.
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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 | 0,031 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».