What is the Prevalence of Low Health Literacy in European Union Member States? A Systematic Review and Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have shown that low health literacy (HL) is associated with several adverse outcomes. In this study, we systematically reviewed the prevalence of low HL in Europe. METHODS: PubMed, Embase, and Scopus were searched. Cross-sectional studies conducted in the European Union (EU), published from 2000, investigating the prevalence of low HL in adults using a reliable tool, were included. Quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Inverse-variance random effects methods were used to produce pooled prevalence estimates. A meta-regression analysis was performed to assess the association between low HL and the characteristics of the studies. RESULTS: The pooled prevalence of low HL ranged from of 27% (95% CI: 18-38%) to 48% (95% CI: 41-55%), depending on the literacy assessment method applied. Southern, Western, and Eastern EU countries had lower HL compared to northern Europe (β: 0.87, 95% CI: 0.40-1.35; β: 0.59, 95% CI: 0.25-0.93; and β: 0.72, 95% CI: 0.06-1.37, respectively). The assessment method significantly influenced the pooled estimate: compared to word recognition items, using self-reported comprehensions items (β: 0.61, 95% CI: 0.15-1.08), reading or numeracy comprehensions items (β: 0.77, 95% CI: 0.24-1.31), or a mixed method (β: 0.66, 95% CI: 0.01-1.33) found higher rates of low HL. Refugees had the lowest HL (β: 1.59, 95% CI: 0.26-2.92). Finally, lower quality studies reported higher rates of low HL (β: 0.56, 95% CI: 0.06-1.07). DISCUSSION: We found that low HL is a public health challenge throughout Europe, where one in every three to almost one in every two Europeans may not be able to understand essential health-related material. Additional research is needed to investigate the underlying causes and to develop remedies. PROSPERO REGISTRATION: CRD42019133377.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle