Health literacy and optimizing education materials in a surgical population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim is to examine and compare the level of health literacy (HL) amongst surgical vascular and abdominal patients and measuring the understandability and actionability of current and optimized education materials.Methods: A cross-sectional design was utilized. Patients undergoing abdominal or vascular surgery, were included for measuring HL with the Newest Vital Sign Dutch (NVS-d) tool. The Dutch version of the Patient Education Materials Assessment Tool (PEMAT) was used to measure the understandability and actionability of current and optimized patient education materials.Results: A total of 101 patients were included, of those 54 (53.5%) have limited HL. Patients with limited HL were significantly older (p < .001), lower educated (p < .001), and had a higher ASA status (p = .005) and Charlson Comorbidity Index score (p < .001). The occurrence of limited HL differed significantly (p = .046) between abdominal versus vascular patients. The understandability varied between 24%-59% and the actionability between 40%-67% of the current education materials. The optimized education materials had a understandability score of 86% and a actionability score of 100%.Conclusions: The high prevalence of inadequate HL emphasizes the importance of nursing and medical staff providing clear information to enable shared decision-making. Besides, it is necessary to evaluate current education materials and optimize these materials according to the level of health literacy to provide health information that is understandable.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».