Health Literacy Cross-Sectional National Survey in Cameroon General Population
Notice bibliographique
Résumé
<i>Background: </i>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 21<sup>st</sup> 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. <i>Objective:</i> This study sought to describe the HL level of the Cameroonian population and its determinants.<i> Methods: </i>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. <i>Results:</i> 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 (<I>F</I>(3; 1,222) = 4.673, p = .003) and those living in rural areas (<I>F</I>(2; 1,223) = 21.870, p < .001). Participants with high HL evaluated their health as very good (<I>F</I>(3; 1,222) = 24.586, <i>p</i>< .001) and were satisfied with their life (<I>F</I>(3; 1,222) = 15.317, <i>p</i>< .001). <i>Discussion and conclusion:</i> 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.
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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 | 0,040 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».