Using an educational intervention to assess and improve disease‐specific knowledge and health literacy and numeracy in adolescents and young adults with haemophilia A and B
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health literacy (HL) and health numeracy (HN) are underestimated barriers to treatment adherence in patients with haemophilia. AIM: To test the ability of an educational intervention to improve knowledge, HL, HN, adherence and joint health in adolescent and young adult (AYA) males with haemophilia. METHODS: We performed a longitudinal pilot study of 41 participants aged 12-21 years with haemophilia A or B during two clinic visits 6-12 months apart. The first visit included a comprehensive pre-intervention assessment: demographics, knowledge survey, Montreal Cognitive Assessment testing, 5-question tool to assess baseline HN, assessment of HL with the Rapid Estimate of Adolescent Literacy in Medicine tool, history of adherence and Haemophilia Joint Health Score (HJHS). An educational intervention using a visual aid explained basic pharmacokinetic (PK) concepts and personal teaching regarding haemophilia treatment regimens was used during this visit. The second visit included a post-intervention assessment: a reassessment of knowledge, HL, HN, HJHS, adherence to prescribed therapy and number of joint bleeds since the pre-intervention visit. RESULTS: Forty-one males with haemophilia A or B were enrolled in the study. Of these, 33 completed the post-intervention assessment. Knowledge (p = .002) and HN (p = .05) were significantly improved post-intervention, although the HL, number of joint bleeds, adherence to prescribed therapy and HJHS were not. CONCLUSIONS: Participants with low HL and/or HN may benefit from alternate methods of education such as audiovisual material. Education using audiovisual materials improved knowledge and HN in this study; however, this did not affect adherence to prescribed therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».