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Enregistrement W3159249937 · doi:10.1097/phh.0000000000001352

Health Literacy Among Adults With Multiple Chronic Health Conditions

2021· article· en· W3159249937 sur OpenAlexaff
Ann P. Rafferty, Huabin Luo, Nancy L. Winterbauer, Ronny A. Bell, Nancy Little, Satomi Imai

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyOdds ratioConfidence intervalLogistic regressionOddsBehavioral Risk Factor Surveillance SystemLiteracyMedicineEnvironmental healthPopulationDemographyGerontologyPsychologyHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low health literacy (HL) is associated with poorer health outcomes. We examined HL among adults with multiple chronic conditions (CCs), using 2016 Behavioral Risk Factor Surveillance System data. Health literacy was measured by 3 subjective questions about difficulty with the following tasks: (1) obtaining health information or advice; (2) understanding spoken health information; and (3) understanding written health information. We estimated the prevalence of low HL (difficulty with ≥1 HL tasks) and used multiple logistic regression analysis to examine associations between HL and number of CCs. The prevalence of low HL was 13.8% overall and increased with the number of CCs from 10.6% among those with no CC to 24.7% among those with 3 or more CCs, with the latter having more than twice the adjusted odds of low HL compared with the former (adjusted odds ratio = 2.65; 95% confidence interval, 2.36-2.97). Efforts to improve HL in this population are needed.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,398 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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