Measuring health literacy in Europe: Introducing the European Health Literacy Survey Questionnaire (HLS-EU-Q)
Notice bibliographique
Résumé
At the beginning of the millennium, the growing interest and concerns regarding the impact of limited health literacy in North America was recognised, and health literacy was brought up among European politicians and researchers as being of relevance for active health citizenship and patient participation in contrast to the more prevailing paternalistic views. However, no European population data on health literacy existed, and it became evident that more information was needed to inform the policy discussions (Sørensen and Brand, 2017). Compared to the US, Canada and Australia, measuring health literacy not only came to Europe rather late, but measurement also followed quite a different approach. While in the US, after few studies in the tradition of population literacy measurement – using, for example, the Health and Literacy Scale (HALS) – the bulk of health literacy studies focused on the consequences of the low clinical health literacy of patient populations, using for measurement (rather short) instruments of functional health literacy (Rudd, 2017), in Europe, measurement started with a rather broad concept of health literacy in general populations (Sørensen et al, 2012; Wang et al, 2012; Pelikan and Ganahl, 2017a, b). Crucial for the European developments were Ilona Kickbusch (Kickbusch, 2001, 2002; Kickbusch et al, 2006; Kickbusch and Maag, 2008) and Don Nutbeam (Nutbeam, 2000; Nutbeam and Kickbusch, 2000), who had recognised the potential of health literacy for health promotion and public health, besides its importance for healthcare (see Chapter 2, this volume). From 2004 onwards, Ilona Kickbusch advocated for health literacy within the European Health Forum Gastein (Kickbusch, 2004), and initiated the HLS-CH study in Switzerland in 2006 (Wang et al, 2012).
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 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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».