Health Literacy in Health Professionals Two Years into the COVID-19 Pandemic: Results From a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health literacy (HL) is an important public health goal but also crucial in individuals providing medical care. During the pandemic, COVID-19-related HL of health professionals (HPs) has gained momentum; it helps to minimize the risk of self-infection, on the one hand, and to protect patients and relatives from infection, on the other. However, comprehensive information about the levels of individual pandemic-related HL in HPs is scarce. OBJECTIVE: In this paper, we aimed at describing the extent of existing research on HL (concept) conducted in HPs (population) in the COVID-19 pandemic (context). The review intends to map the literature on HL in HPs, thereby highlighting research gaps. METHODS: This scoping review was conducted using the methodology of Khalil et al (2016). This involved an electronic search of PubMed (MEDLINE) and PsycInfo and a hand search. The included studies were iteratively examined to find items representing the four HL dimensions of access, understand, critically appraise, and apply COVID-19-related health information. RESULTS: The search yielded a total of 3875 references. Only 7 (1.4%) of the 489 included studies explicitly stated to have addressed HL; 2 (0.4%) studies attempted to develop an instrument measuring COVID-19-related HL in HPs; 6 (1.2%) studies included an HL measure in an observational survey design. Of the remainder, the vast majority used a cross-sectional design. The dimensions access and understand were frequently examined, but few studies looked at the dimensions critical appraisal or apply. Very few studies reported an intervention aiming to improve a COVID-19-related HL outcome. CONCLUSIONS: High levels of COVID-19-related HL among HPs are necessary to ensure not only safe practice with necessary protection of HPs, their patients, and relatives, but also successful care delivery and subsequently improved health outcomes in the long term. To advance our understanding of how high COVID-19-related HL manifests itself in HPs, how it relates to health outcomes, and how it can be improved, more research is necessary. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework dbfa5; https://osf.io/dbfa5/.
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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 | 0,017 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».