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Enregistrement W3090655369 · doi:10.24095/hpcdp.29.1.01f

Littératie et numératie en matière de santé : Facteurs clés dans la compréhension du risque de cancer

2008· article· fr· W3090655369 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lorie Donelle, José F. Arocha, Laurie Hoffman‐Goetz

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques au Canada · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of WaterlooChronic Disease Prevention Alliance of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En cette ère de maladies chroniques et de prise de décision partagée, les personnes sont encouragées à participer à la prise de décisions concernant leurs soins de santé. La littératie (y compris la numératie) en matière de santé est essentielle à une participation significative, et elle est reconnue comme étant un déterminant de la santé. Cette étude visait à décrire l'influence de la littératie, soit les habiletés en lecture de textes suivis et en mathématiques, de l'angoisse des mathématiques, du niveau d'instruction et du contexte de l'information sur la capacité du participant de comprendre l'information sur la prévention du cancer colorectal diffusée sur Internet. Des données sur la littératie, la numératie et l'angoisse des mathématiques, de même que des données démographiques, ont été recueillies pour 140 Canadiens âgés de 50 ans et plus. Les participants ont obtenu des résultats satisfaisants en littératie (STOFHLA), des résultats élevés en numératie (STOFHLA), ils ont présenté des niveaux moyens de numératie en matière de santé, des niveaux faibles de numératie en général et une angoisse des mathématiques modérée. Ils avaient une meilleure compréhension de l'information courante (9,14/11) sur le cancer colorectal comparativement à l'information peu courante (7,64/11) (p $lt; 0,01). La littératie, la numératie, l'angoisse des mathématiques et le niveau d'instruction expliquaient 60 % de la variation dans les résultats obtenus par les participants en ce qui concerne la compréhension de l'information. Il faut présenter un niveau de numératie allant d'un niveau élémentaire à un niveau avancé pour pouvoir comprendre l'information sur les risques liés au cancer diffusée sur Internet. La littératie améliore la numératie lorsque le sujet est moins bien connu. Ces constatations soulignent l'importance de présenter sur Internet de l'information en matière de santé qui tient compte de différents niveaux de littératie et de numératie.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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