Association between health literacy and mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To identify the relationship between health literacy (HL) and mortality based on a systematic review and meta-analysis. METHODS: Literature published from database inception until July 2020 was searched using the PubMed and Web of Science databases, using relevant keywords and clear inclusion and exclusion criteria. The search was limited to English language articles. Two reviewers independently selected studies and extracted data. Pooled correlation coefficients and their 95% confidence intervals (CI) between HL and mortality were estimated using Stata 15.0 software. Potential sources of heterogeneity were explored using subgroup analysis, sensitivity analysis, and meta-regression. Quality of the original studies that were included in the meta-analysis was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. A funnel plot and Egger's test were used to determine whether significant publication bias was present. RESULTS: Overall, 19 articles were included, reporting on a total of 41,149 subjects. Eleven were prospective cohort studies, and all articles were considered "good" quality. The most used screening instruments were the short Test of Functional Health Literacy (S-TOFHLA) in Adults and the Brief Health Literacy Screen (BHLS). Among 39,423 subjects (two articles did not report the number of patients with low HL), approximately 9202 (23%) had inadequate or marginal HL. The correlation coefficient between HL and mortality was 1.25 (95%CI = 0.25-0.44). CONCLUSION: Lower HL was associated with an increased risk of death. This finding should be considered carefully and confirmed by further research.
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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 | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».