Numeracy Education for Health Care Providers: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health numeracy (numerical literacy) refers to an individual's ability to use numerical information to make effective health decisions. Numeracy is fundamental in the role of a health care provider, forming the basis of evidence-based medicine and effective patient-provider communication. Despite a high level of education, many health care providers struggle with numeracy. Numeracy is often integrated into training curricula; however, teaching modality, competencies covered, learner satisfaction, and effectiveness of these educational interventions varies. METHOD: A scoping review was conducted to explore and summarize what is known about numeracy skills education programs for health care providers. A comprehensive literature search was conducted from January 2010 to April 2021 in 10 databases. Controlled vocabulary terms and text words were used. The search was restricted to human studies, adults, and the English language. Articles were included if they were related to numeracy education for health care providers or trainees and provided details regarding methods, evaluation, and results. RESULTS: The literature search retrieved 31,611 results and 71 met the inclusion criteria. Most interventions were conducted in a university setting, and targeted nursing students, medical students, resident physicians, and pharmacy students. Common numeracy concepts included statistics/biostatistics, medication calculations, evidence-based medicine, research methodology, and epidemiology. A variety of teaching modalities were used, which most often combined active approaches (eg, workshops, laboratories, small-group exercises, and discussion boards) with passive approaches (eg, traditional lectures and didactic teaching). Measured outcomes included knowledge and skills, self-efficacy, attitudes, and engagement. DISCUSSION: Although efforts have been made to incorporate numeracy into training curricula, greater emphasis should be placed on developing strong numeracy skills in health care providers, particularly given the role numerical information plays in clinical decision making, evidence-based practices, and patient-provider communication.
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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 | 0,016 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».