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Enregistrement W4315619171 · doi:10.3928/24748307-20221215-01

Health Literacy and Serious or Persistent Mental Illness: A Mixed Methods Study

2023· article· en· W4315619171 sur OpenAlexfundno aff
Allen McLean, Donna Goodridge, James Stempien, Douglas Harder, Nathaniel Osgood

Notice bibliographique

RevueHLRP Health Literacy Research and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal University Hospital Foundation
Mots-clésHealth literacyMental healthMental illnessMedicinePsychological interventionHealth careScale (ratio)PsychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health literacy is increasingly recognized as a major determinant of health; however, our insights into the health literacy strengths and needs of adults living with serious or persistent mental illness remain limited by a notable lack of research in this area. Improving our understanding is important because people in this group are especially vulnerable to numerous negative health outcomes, many preventable. Objective: To assess the health literacy strengths and needs of people living with serious or persistent mental illness in terms of their ability to acquire, understand, and use information about their illness and the health services they require. Methods: A cross-sectional convergent mixed methods design guided by the Ophelia Access and Equity Framework. People diagnosed with serious or persistent mental illness were offered participation. Quantitative and qualitative data was collected using questionnaires (Health Literacy Questionnaire [HLQ], World Health Organization [WHO-5]) and semi-structured interviews. Hierarchical cluster analysis identified and grouped participants with similar health literacy scores into mutually exclusive groups, for the development of clinical vignettes. Key Results: Participants struggled most with the appraisal of health information (HLQ mean 2.72, standard deviation [ SD ] .63 [scale 1–4]) and navigating what they often perceived to be a confusing health care system (HLQ mean 3.29, SD .79 [scale 1–5]). On the other hand, most participants reported positive experiences with their health care providers (HLQ mean 3.19, SD .62 [scale 1–4]) and generally felt understood and supported. The cluster analysis suggests we should not assume people living with serious or persistent mental illness have homogeneous HL strengths and needs, meaning a one-size-fits-all solution for improving health literacy in this diverse group will likely not be a successful strategy. It will be important to explore solutions that embrace patient-centered care approaches. Conclusions: This study is one of only a handful assessing the health literacy strengths and needs of people living with serious or persistent mental illness. By collecting both quantitative and qualitative data, then analyzing the results using sophisticated cluster analysis methods, the authors were able to develop clinical vignettes per the Ophelia Framework that offer results in a practical way that can be readily understood and acted upon by stakeholders. We found that the HLQ is a measure of HL that is acceptable to mental health clients, and our findings provide preliminary data on the use of this instrument in the mental health population. [ HLRP: Health Literacy Research and Practice . 2023;7(1):e2–e13. ] Plain Language Summary: This study explored the health literacy strengths and needs of people living with serious or persistent mental illness. The results showed a mix of strengths and needs among our participants, though several consistent themes emerged. Most of our participants felt understood and supported by their health care providers, but many often struggle with judging the quality of health information and finding their way through the health care system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,402 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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