Health Literacy Education for Undergraduate Health Professions Students: A Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
The responsibility for producing safe and competent health care professionals rests with educators who periodically evaluate and modify curricula to meet program outcomes (Atcherson, Zraick & Hadden, 2017; Coleman, Peterson-Perry, & Bumsted, 2016; Kennard, 2016; Mosley & Taylor, 2017; Toronto & Weatherford, 2015). The association between client safety and effective communication is increasingly recognized in research (Wolf & Bailey, 2009). Communication strategies used to help clients understand and follow health teachings are fundamental to health literacy (HL) education (Agency for Healthcare Research and Quality, 2017). Recently, more health professions educators are integrating necessary HL concepts and evaluating the effectiveness of curricular efforts (Massey et al., 2017). Despite increasing integration of HL concepts into the curricula, teaching strategies and evaluation efforts vary greatly, in part due to the heterogeneity encompassed by the term “health professions education.” In the United States, the education continuum spans from the undergraduate (2-year and 4-year college degrees and pre-professional education; Campus Explorer, 2018) to the postgraduate or professional degrees of medicine, pharmacy, dentistry, and others. Because we teach in a 4-year nursing program, we use the term “undergraduate” to describe students who have not yet completed their baccalaureate degrees.
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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 | 0,045 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».