Health Literacy and Noncommunicable Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Health literacy (HL) is an essential capacity for living a healthy life. Limited levels of HL are a significant public health issue because of its prevalence and its negative implications for health-care costs, health-care quality, and health outcomes. Given that chronic disease is the leading global cause of death and disability, having the necessary skills to make daily health-related decisions and the capacity to navigate the health-care system is paramount. HL refers not only to the abilities of individuals, but also to the health-related systems and providers of information within those systems. While the concept of HL first appeared in the literature almost fifty years ago, the evolving concept has been informed by three main areas: (1) health care; (2) health promotion; and (3) education. It is important to note that the initial interest in HL in the United States was led by physicians with a medical perspective. However, over the past two decades interest in HL has grown in other countries, such as Canada, Australia, the United Kingdom, and the European Union as well as African and Asian countries, led by people with a background in the social sciences and health promotion. HL as an emerging field of research, practice, and policy has the potential to increase our understanding of both noncommunicable diseases (NCDs) and health promotion in the global context. This article provides a context for HL in relation to NCDs. It offers a collection of key resources (such as textbooks, journals, reports, websites, etc.) to provide insights into the concept of HL, the relevance and role of NCDs, and evidence of the effectiveness of HL interventions in relation to chronic disease prevention and management.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».