Psychometric properties of an Arabic-language health literacy assessment scale for adolescents (HAS-A-AR) in Palestine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health literacy research in Palestine is limited, and a locally validated tool for use among adolescents has been unavailable until now. Therefore, this study aimed to adapt health literacy assessment scale for adolescents (HAS-A) into Arabic language (HAS-A-AR) and Palestinian context and to investigate its psychometric properties. DESIGN: We conducted a cross-sectional household survey using a stratified random sample and household face-to-face interviews. SETTING AND PARTICIPANTS: We conducted 1200 interviews with sixth to ninth graders in the Ramallah and al-Bireh district of the West Bank, Palestine in 2017. METHODS: We translated and adapted HAS-A to be sensitive to the Palestinian context and tested its psychometric properties. We evaluated face and content validity during the back-translation process and checked for construct validity through exploratory factor analysis (EFA). We tested for internal consistency using Cronbach's alpha, MacDonald's omega test and the greatest lower bound (GLB). Furthermore, we calculated the scale's average inter-item correlation. RESULTS: EFA revealed that HAS-A-AR has a similar structure to the original HAS-A. It extracted three factors (communication, confusion and functional health literacy) whose eigenvalues were >1. Together they explained 57% of the total variance. The proportions of adolescents with high levels of communication, confusion and functional health literacy were 45%, 68% and 80%, respectively. Cronbach's alpha, MacDonald's omega and the GLB values for communication subscale were 0.87, 0.88 and 0.90, and they were 0.78, 0.77 and 0.79 for confusion subscale, while they were 0.77, 0.77 and 0.80, respectively, for functional healthy literacy subscale. The average inter-item correlation for the subscales ranged between 0.36 and 0.59. CONCLUSION: HAS-A-AR is a valid and reliable health literacy measuring instrument with appropriate psychometric properties. HAS-A-AR is currently available for use among adolescents in Palestine and the surrounding Arab countries with similar characteristics as Palestine, including language, culture and political instability.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».