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Enregistrement W3038062366 · doi:10.3233/shti200061

Beyond the Bench and Bedside: Health Literacy Is Fundamental to Sustainable Health and Development

2020· article· en· W3038062366 sur OpenAlexaboutno aff
Gillian Christie, Scott C. Ratzan

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBench to bedsideHealth literacyLiteracySustainable developmentComputer scienceKnowledge managementMedicineHealth carePsychologyPolitical scienceMedical physicsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty years after the Ottawa Charter for Health Promotion, the 2030 Agenda for Sustainable Development - predicated on seventeen Sustainable Development Goals (SDGs) - were unveiled to the global community. Health literacy is an essential precondition and indicator of achieving the SDGs. Efforts to define and describe health literacy within public health and medicine have identified that the skills and abilities of many populations are inadequate to navigate the demands and complexity of health and healthcare. The authors suggest health literacy must move beyond the bench and bedside in clinical practice to achieve the aspirations and objectives of the SDGs. This report synthesizes major developments in health literacy and draws from related disciplines to propose opportunities and future directions to improve health literacy across the lifespan. It introduces the cases of early childhood vaccinations; alcohol intake in adolescence; and dementia care in older adults to demonstrate the need for health literacy across the life course. It also draws on digital health data and technology and multisectoral partnerships to define the future of health literacy. The authors believe these approaches can and will lead to unlikely collaborations that advance health and well-being throughout and beyond the 2030 Agenda for Sustainable Development.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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