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Enregistrement W2890712954 · doi:10.3928/24748307-20180726-01

Health Literacy Education for Undergraduate Health Professions Students: A Call to Action

2018· article· en· W2890712954 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Hernes, Vivian Ott

Notice bibliographique

RevueHLRP Health Literacy Research and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCall to actionHealth literacyAction (physics)Medical educationLiteracyHealth professionsHealth educationPsychologyMedicinePedagogyPolitical scienceHealth careNursingPublic healthBusinessAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,288
Tête enseignante GPT0,688
Écart entre enseignants0,399 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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