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Enregistrement W3044619873 · doi:10.7202/1070243ar

La littératie en santé chez les personnes présentant des troubles mentaux graves

2020· article· fr· W3044619873 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Pier Fortin, Mélissa Lavoie, Isabelle Dufour, Maud‐Christine Chouinard

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The Quebec government's 2015-2020 Ministerial Mental-Health Action Plan aims at developing an optimal autonomy level in society and achieving an adequate use of healthcare services among individuals with severe mental disorders. Individuals presenting with such disorders frequently have other long-term conditions. In order to manage their conditions, these individuals must have access to, understand, and use health-related information. This corresponds to the concept of health literacy (HL). Although some research has been conducted on the HL of individuals with severe mental-health disorders, none has been done in the province of Quebec (Canada) and the measurement questionnaire previously used did not adequately take into account the multiple dimensions of HL. Using a multidimensional questionnaire would thereby be beneficial. Specifically, the objective herein was to describe the HL among individuals with a severe mental disorder residing in the community in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region (Québec, Canada). Methods This quantitative research used a descriptive design. The participants were recruited from the community mental-health program at the Dolbeau-Mistassini CLSC, which is part of the Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux (CIUSSS) du Saguenay-Lac-Saint-Jean. The participants were selected using a convenience sampling. Three questionnaires were used for data collection: 1) the French version of the Health Literacy Questionnaire (HLQ), a self-report questionnaire with 9 scales; 2) the French version of the Disease Burden Morbidity Assessment to get a portrait of the chronic diseases of participants; and 3) a standard sociodemographic questionnaire. The scores for the dimensions of the HLQ have been described with descriptive statistics. The average values of the nine QLS scales for the different participant subgroups were compared with Student's t-tests or ANOVA. Results Based on the overall HLQ results, the dimension Ability to understand health information reflected a lower level of HL. Overall, the averages for the various dimensions for the study population were all slightly lower than those previously described using the same questionnaire but with populations of the elderly or people with chronic conditions. Conclusion The results highlight the need to continue investigating the HL concept for the population segment with severe mental disorders. This study also brings out the need to adapt the health education delivered to this population so as to help such individuals better understand health-related information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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