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Enregistrement W3011671762 · doi:10.2147/copd.s234418

<p>Development and Pretesting of a New Functional-Based Health Literacy Measurement Tool for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Asthma Management</p>

2020· article· en· W3011671762 sur OpenAlexafffund
Iraj Poureslami, Jessica Shum, Jacek A. Kopec, Richard Sawatzky, Samir Gupta, Smita Pakhalé, Saron Kassay, Kassie Starnes, Alizeh Akhtar, J. Mark FitzGerald

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaTrinity Western UniversitySt. Michael's HospitalWestern UniversityUniversity of British ColumbiaStornoway Diamond (Canada)Vancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHealth literacyAsthmaCOPDPulmonary rehabilitationFocus groupInhalerPhysical therapySelf-managementNumeracyLiteracyRehabilitationHealth careInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health literacy (HL) is a person's ability to practically apply a wide range of cognitive and non-cognitive skills in health-related decisions. HL includes five domains: navigate/access, understand, communicate, evaluate, and use of health information and services. Currently, no tool accurately captures and measures HL in adult patients with asthma and COPD, while utilizing all 5-HL domains. Objective: Develop a comprehensive functional-based measurement tool for adult asthma and/or COPD patients, while assessing HL on routine actions required to manage their chronic respiratory condition(s). Methods: We developed our HL tool based on a conceptualization of the link between HL and asthma and COPD management, during needs assessment stage including; a systematic review, which was followed by patient-oriented focus groups, and key-informant and respirologist interviews. Preliminary face and content validation were obtained by patients' and health professionals' input prior to the pretesting stage. The needs assessment information enabled us to develop passages in scenario-format and corresponding items to assess HL core domains, in addition to numeracy skills, across nine self-management topics: peak flow meters, prednisone use, pulmonary rehabilitation, action plans, flu shots, inhaler technique, lifestyle (nutrition and exercise), trigger control, and map navigation. The tool was pretested with asthma and COPD patients to assess its relevance, clarity, and difficulty. Results: Our systematic review identified the deficiencies of existing HL tools that assessed the HL skills of asthma and COPD patients. The patient-oriented focus groups (n=93) enabled us to identify self-management topics and develop items for our proposed HL tool, which were enriched by input from 45 key informants (eg, policy makers, clinicians, etc.) and 17 respiratory physicians. Preliminary pretesting with a new cohort of participants (36 asthma and COPD patients and 39 key informants) aided in the refinement and finalized our tool. The modified tool included passages and corresponding items related to asthma and COPD management was pretested with 75 asthma/COPD patients who completed the questionnaire and provided their feedback on the clarity, relevance, and difficulty of the tool. The main barrier to self-management pertained to "communication" skills. The flu shot was the most relevant topic (91.2%), while map navigation was the least relevant (63.9%). Action plans were the most difficult topic, where only 55% knew when to utilize their action plans. Numeracy items challenged COPD patients the most. Conclusion: We summarized findings from the development and preliminary testing stages of a new asthma/COPD HL tool. This tool will now be validated with a new cohort of patients. Practice Implications: Knowledge gained in this study has been applied to the final version of the tool, which is currently being validated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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