Health-literate healthcare organisations
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
There has been a rapid increase in the number of publications on health literacy in general, but also specifically on organisational health literacy, health-literate healthcare organisations (HLHCOs) or health-literate organisations (HLOs). The discourse on HLOs, like the one on health literacy, started in the US, but has increasingly been taken up, adapted and further developed in other countries such as Australia, Austria, Belgium, Canada, Germany, Italy, Israel, Norway, Taiwan and New Zealand, and there are already several literature reviews or overview articles on organisational health literacy (Palumbo, 2016; Brach, 2017; Meggetto et al, 2017; Farmanova et al, 2018; Lloyd et al, 2018) that support orientation about this rapidly evolving field of research, practice and policy. While from its beginning health literacy was introduced as a measurable and modifiable concept, based on the long tradition of measuring and teaching literacy, instruments for HLO measurement and modification are still being developed. Measurement of the functional health literacy of patients had already begun in the US in the 1990s, and produced empirical evidence that health literacy matters for healthcare: first, a considerable number of patients have low or limited (functional) health literacy, and this proportion is likely to increase (Parker et al, 2008). Second, patients with low (functional) health literacy have higher use and worse outcomes of healthcare services (Berkman et al, 2011; Brach et al, 2012). And third, low health literacy in healthcare also has considerable consequences for the costs of health care (Eichler et al, 2009). These facts, taken up by the former Institute of Medicine and supported by the health policy of the US government, led to a focus by practitioners and researchers on the limited health literacy of patients within the healthcare system.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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