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Enregistrement W4384627209 · doi:10.2196/46476

Determinants of Inadequate Health Literacy Among Faculty of Medical Technical Sciences Students in Albania: Cross-Sectional Survey

2023· article· en· W4384627209 sur OpenAlexvenueno aff
Etleva Rustami, Dorina Toçi, Klodiana Poshi, Elida Peka, Irida Pano, Alma Pula

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyHealth literacyContext (archaeology)TechnicianMedicineHealth careLogistic regressionMedical educationPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health literacy (HL) refers to people's ability to find, understand, and use health information in order to make appropriate health decisions. Health literacy among students is important so that tomorrow's health professionals can deliver high-quality health care and enhance patient education and communication. OBJECTIVE: In this context, the aim of this study was to assess the HL level of Faculty of Medical Technical Sciences (FMTS) students in order to shed light on this underresearched topic in Albanian settings. METHODS: A cross-sectional study involving 193 FMTS students of various study branches (nursing, midwifery, physiotherapy, and laboratory technician) was carried out during June 22-29, 2022, on the premises of the FMTS Faculty in Tirana, Albania. The international European Health Literacy Survey Questionnaire (HLS-EU-Q) standardized questionnaire, validated in Albanian, was used to collect information about FMTS students' general HL through a face-to-face interview. Basic sociodemographic information was collected as well. Binary logistic regression was used to assess the factors associated with inadequate, problematic, or limited HL. RESULTS: The mean level of general HL was 37.2 (on a scale from 0 [minimum HL] to 50 [maximal HL]). About one-quarter of FMTS students had inadequate (9/193, 4.7%) or problematic (38/193, 19.7%) HL, 51.3% (99/193) had sufficient HL, and 24.4% (47/193) had excellent HL. The prevalence of limited HL (inadequate and problematic HL) was higher among male than female students (6/12, 50% vs 41/181, 22.6%, respectively) and those with lower social and economic status. Upon adjusting for confounding effects, the only factor significantly increasing the likelihood of limited HL was male gender (odds ratio 8.13, 95% CI 1.68-39.39). Findings suggested that low social and economic status also increased the likelihood of limited HL, but such associations did not reach statistical significance. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study exploring the level of HL and its associated factors among FMTS students in Albania. The prevalence of limited HL was relatively high among FMTS students. There is a need for targeted interventions to increase the HL of nursing and midwifery students, such as the inclusion of HL subjects in the nursing curriculum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,362 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
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