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Enregistrement W4387823140 · doi:10.1097/htr.0000000000000912

The Relationship of Health Literacy to Health Outcomes Among Individuals With Traumatic Brain Injury: A Traumatic Brain Injury Model Systems Study

2023· article· en· W4387823140 sur OpenAlexaff
Monique R. Pappadis, Angelle M. Sander, Shannon B. Juengst, Luis León‐Novelo, Esther Ngan, Kathleen Bell, John D. Corrigan, Simon Driver, Laura E. Dreer, Anthony H. Lequerica

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensNovelis (Canada)Bell (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesAdministration for Community LivingNational Institute on AgingU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthAustralian Government
Mots-clésMental healthHealth literacyMedicinePatient Health QuestionnaireMental health literacyAnxietyPsychiatryDepression (economics)Traumatic brain injuryRehabilitationGeneralized anxiety disorderPoison controlOdds ratioClinical psychologyPhysical therapyHealth careMental illnessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the associations between health literacy and health outcomes among individuals with traumatic brain injury (TBI) at least a year post-injury. SETTING: Community following discharge from inpatient rehabilitation. PARTICIPANTS: A total of 205 individuals with complicated mild to severe TBI who completed a TBI Model Systems National Database follow-up interview and a web-based health literacy measure. DESIGN: A multicenter, cross-sectional, observational study. MAIN MEASURES: The Health Literacy Assessment Using Talking Touchscreen Technology (Health LiTT), number of comorbid conditions (Medical and Mental Health Comorbidities Interview [MMHCI]), perceived physical and mental health (PROMIS Global Physical and Mental Health subscales), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7). RESULTS: After controlling for sociodemographic, injury, cognition, and time post-injury, adequate health literacy was associated with higher odds of greater perceived physical health compared with participants with marginal/inadequate health literacy (odds ratio = 4.10; CI = 1.52-11.70]. Participants with inadequate/marginal health literacy had 3.50 times greater odds of depression (PHQ-9 ≥ 10) compared with those with adequate health literacy. Participants 45 years and older reported a greater number of MMHCI physical health conditions, but fewer MMHCI mental health conditions and GAD-7 anxiety symptoms compared with those who were younger. Non-Hispanic White participants and those with mild/moderate TBI were more likely to report a greater number of MMHCI mental health conditions compared with non-Hispanic Black participants or those with severe TBI. Greater time post-injury was associated with greater number of chronic physical and mental health conditions, and less odds of good-to-excellent perceived global mental health. CONCLUSIONS: Inadequate health literacy is associated with worse perceived physical health and greater depressive symptoms among adults with TBI. Greater efforts are needed to explore the mechanisms by which health literacy influences chronic disease management and mental health after TBI to improve postinjury health status and outcomes, particularly among those with limited health literacy skills.

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)0,043
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
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,380 · 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'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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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