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Enregistrement W2967440770 · doi:10.2196/14889

Deaf Adults’ Health Literacy and Access to Health Information: Protocol for a Multicenter Mixed Methods Study

2019· article· en· W2967440770 sur OpenAlexvenueno aff
Michael McKee, Peter C. Hauser, Sara Champlin, Michael K. Paasche‐Orlow, Kelley Wyse, Jessica Cuculick, Lorraine R Buis, Melissa Plegue, Ananda Sen, Michael D. Fetters

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésHealth literacyAmerican Sign LanguagePopulationLiteracyHealth equityPsychological interventionPsychologyMedicineSign languageMedical educationGerontologyPublic healthHealth careNursingEnvironmental healthPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deaf American Sign Language (ASL) users often struggle with limited health literacy compared with their hearing peers. However, the mechanisms driving limited health literacy and how this may impact access to and understanding of health information for Deaf individuals have not been determined. Deaf individuals are more likely than hearing individuals to use the internet, yet they continue to report significant barriers to health information. This study presents an opportunity to identify key targets that impact information access for a largely marginalized population. OBJECTIVE: This study aims to elucidate the role of information marginalization on health literacy in Deaf ASL users and to better understand the mechanisms of health literacy in this population for the purpose of identifying viable targets for future health literacy interventions. METHODS: This is an exploratory mixed methods study to identify predictors and moderators of health literacy in the Deaf population. These predictors of health literacy will be used to inform the second step that qualitatively explains the findings, including how Deaf individuals access and understand Web-based health information. Multiple interviewer- and computer-based instruments underwent translation and adaptation, from English to ASL, to make them accessible for the Deaf participants in our study. A planned sample of 450 Deaf ASL users and 450 hearing native English speakers, aged 18 to 70 years, will be recruited from 3 partnering sites: Rochester, NY; Flint, MI; and Chicago, IL. These individuals will participate in a single data collection visit. A subset of participants (approximately 30) with key characteristics of interest will be invited for a second data collection visit to observe and inquire more about their ability to directly access, navigate, and comprehend Web-based health information. The study will help assess how the ways health literacy and information are visualized may differ between Deaf individuals and hearing individuals. The study will also survey participants' ownership and use of computer and mobile devices and their level of Web-based information use, including health information. RESULTS: Adaptation and translation of protocols and instruments have been completed and are now in use for the study. Recruitment is underway and will continue until late 2020. Results from this study will be used to provide a guide on how to structure Web-based health information in a way that maximizes accessibility and improves health literacy for Deaf individuals. CONCLUSIONS: The results from this mixed methods proposal will advance what is known about health literacy and health information accessibility for Deaf individuals. This innovative study will generate rich data on how to formulate health information and health literacy interventions more accurately to take advantage of visual learning skills. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/14889.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,408
Tête enseignante GPT0,718
Écart entre enseignants0,310 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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