Assessing the readability and patient comprehension of rheumatology medicine information sheets: a cross-sectional Health Literacy Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients are often provided with medicine information sheets (MIS). However, up to 60% of patients have low health literacy. The recommended readability level for health-related information is ≤grade 8. We sought to assess the readability of MIS given to patients by rheumatologists in Australia, the UK and Canada and to examine Australian patient comprehension of these documents. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Community-based regional rheumatology practice. PARTICIPANTS: Random sample of patients attending the rheumatology practice. OUTCOME MEASURES: Readability of MIS was assessed using readability formulae (Flesch Reading Ease formula, Simple Measure of Gobbledygook scale, FORCAST (named after the authors FORd, CAylor, STicht) and the Gunning Fog scale). Literal comprehension was assessed by asking patients to read various Australian MIS and immediately answer five simple multiple choice questions about the MIS. RESULTS: The mean (±SD) grade level for the MIS from Australia, the UK and Canada was 11.6±0.1, 11.8±0.1 and 9.7±0.1 respectively. The Flesch Reading Ease score for the Australian (50.8±0.6) and UK (48.5±1.5) MIS classified the documents as 'fairly difficult' to 'difficult'. The Canadian MIS (66.1±1.0) were classified as 'standard'. The five questions assessing comprehension were correctly answered by 9/21 patients for the adalimumab MIS, 7/11 for the methotrexate MIS, 6/28 for the non-steroidal anti-inflammatory MIS, 10/11 for the prednisone MIS and 13/24 for the abatacept MIS. CONCLUSIONS: The readability of MIS used by rheumatologists in Australia, the UK and Canada exceeds grade 8 level. This may explain why patient literal comprehension of these documents may be poor. Simpler, shorter MIS with pictures and infographics may improve patient comprehension. This may lead to improved medication adherence and better health outcomes.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».