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Enregistrement W4290607643 · doi:10.11648/j.cajph.20220803.16

Health Literacy Cross-Sectional National Survey in Cameroon General Population

2022· article· en· W4290607643 sur OpenAlexaboutno aff
Gustave Soh, André Wamba

Notice bibliographique

RevueCentral African Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Cross-sectional studyPopulationHealth literacyDemographyMedicineLiteracyGeographyHealth carePsychologyEnvironmental healthEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health literacy (HL) is the ability of an individual to obtain and translate knowledge and information in order to maintain and improve health in a way which is appropriate to that individual and system contexts. It has become a priority for health in the 21st century, and many countries have included HL as a key priority in their policies and practices. However, in many African countries, such as Cameroon, information about the status of HL among population remains scarce. Objective: This study sought to describe the HL level of the Cameroonian population and its determinants. Methods: A cross-sectional national survey using the European Health Literacy Survey Questionnaire short forms (HLS-EU-Q16) was conducted. Both English and French version of HLSEU16 were used due to the fact that the country is bilingual. 1,226 persons (50.5% females, ages 15-96 years, mean age 27.99 years, standard deviation 9.73) completed an online (47%) and paper (53%) questionnaire. Results: At least one quarter (1/4) of respondents (24.6%) showed insufficient HL and 74.3%, almost three quarter (3/4) had limited (insufficient and problematic) HL. Sufficient HL was predominant in all subcategories of the population. Subgroups within the population with low HL were those with more than two chronic diseases (F(3; 1,222) = 4.673, p = .003) and those living in rural areas (F(2; 1,223) = 21.870, p < .001). Participants with high HL evaluated their health as very good (F(3; 1,222) = 24.586, p< .001) and were satisfied with their life (F(3; 1,222) = 15.317, p< .001). Discussion and conclusion: Limited HL represents an important challenge for health policies and practices across Cameroon like in many European countries. The influence of socio-cultural aspect in HL must be taken into account when developing HL tools to ensure quality measurement and to improve health equity around the world.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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