Association between non-adequate health literacy and cancer screening adherence: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Individuals with non-adequate health literacy (NAHL) are more likely to have poor health outcomes and behaviors, including a limited use of preventive services. This study aimed at summarizing the evidence on the association between NAHL and adherence to cancer screening programs. Methods PubMed, Scopus, and Web of Science were searched. Cross-sectional studies conducted in any country, published through January 2020 and quantifying the association between NAHL and cancer screening adherence, were included. An adapted Newcastle-Ottawa Scale was used to assess quality. Inverse-variance random-effects methods were used to produce pooled estimates: overall, by cancer and by HL tool. Results Seventeen articles of heterogeneous quality were included in the systematic review and 45 analyses were combined. NAHL was found to negatively influence screening adherence in both the crude (n = 26) and adjusted (n = 19) pooled analyses, and the association was slightly stronger in the latter (OR = 0.70, 95%CI: 0.62-0.79 and aOR=0.66, 95%CI: 0.57-0.76, respectively). Moreover, NAHL was significantly associated with lower adherence in all the types of cancer screening investigated: breast cancer (n = 7), aOR=0.55, 95%CI: 0.38-0.78; cervical cancer (n = 4), aOR=0.63, 95%CI: 0.53-0.75; prostate cancer (n = 1), aOR=0.60, 95%CI: 0.36-0.99, and colorectal cancer (n = 7), aOR=0.85, 95%CI: 0.74-0.97. Lastly, tools measuring NAHL with reading comprehension/numeracy items yielded the strongest association with the outcome (n = 5, aOR= 0.53, 95%CI: 0.35-0.80), that was attenuated in tools with either self-reported comprehension items (n = 7, aOR=0.72, 95%CI: 0.65-0.80) or medical term recognition items (n = 7, aOR=0.74, 95%CI: 0.57-0.95). Conclusions This study shows that NAHL may have a significant impact on adherence in all types of screening programs analysed, independently of the tools applied to measure it. Hence, it should be a useful focus for interventions to improve screening participation rates. Key messages Non-adequate health literacy negatively influences cancer screening adherence. Efforts to promote the uptake of cancer screening programs should consider and address NAHL.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».