A Causal Model of Health Literacy among Thai Older Adults with Uncontrolled Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled diabetes among older adults leads to acute and chronic complications that threaten health and life. Health literacy is crucial to managing health and making successful behavior changes for optimal diabetes outcomes. However, a clear understanding of multiple factors and their mechanisms to influence health literacy is lacking. This descriptive cross-sectional study aimed to test a Model of Health Literacy among Thai Older Adults with Uncontrolled Diabetes and examined the influencing pathways of cognitive function, diabetes knowledge, provider-patient communication, empowerment perception, social support, Internet use, and social engagement regarding health literacy. The sample consisted of 259 older Thai adults with uncontrolled diabetes. Data were collected using a demographic data form, the European Health Literacy Survey Questionnaire, the Diabetes Knowledge Scale, the Diabetes Empowerment Process Scale, the Provider-patient Communication Scale, the Social Support Questionnaire, the Montreal Cognitive Assessment-Basic Test, the Internet Use Questionnaire, and the Being Actively Engaged with Society Subscale of the Active Ageing Scale for Thai People. Data were analyzed using descriptive statistics and structural equation modeling with AMOS. The results showed that the model explained 76% of the quality of life variance. Diabetes knowledge and cognitive function directly affected health literacy. Health literacy was indirectly affected by provider-patient communication and empowerment perception through diabetes knowledge, social engagement through cognitive function, and Internet use through cognitive function and diabetes knowledge. Nurses can develop strategies by integrating Internet use and social engagement in empowerment communication programs to improve diabetes knowledge and cognitive function toward higher health literacy in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».