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Enregistrement W4390078640 · doi:10.1017/s1355617723004812

45 Relationship Between Degree of Cognitive Impairment and Performance on Measures of Health Numeracy and Literacy in a Memory Disorders Clinic

2023· article· en· W4390078640 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew S. Phillips, Veronica Koralewski, Ayesha Arora, Woojin Song, Neil H. Pliskin, Jason R. Soble, Zachary J. Resch, Kyle J. Jennette

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeracyHealth literacyDementiaLiteracyCognitionMontreal Cognitive AssessmentNeurocognitivePsychologyNeuropsychologyHealth careGerontologyMedicineClinical psychologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Understanding healthcare information is an important aspect in managing one’s own needs and navigating a complex healthcare system. Health numeracy and literacy reflect the ability to understand and apply information conveyed numerically (i.e., graphs, statistics, proportions, etc.) and written/verbally (i.e., treatment instructions, appointments, diagnostic results) to communicate with healthcare providers, understand one’s medical condition(s) and treatment plan, and participate in informed medical decision-making. Cognitive impairment has been shown to impact one’s ability to understand complex medical information. The purpose of this study is to explore the relationship between the degree of cognitive impairment and one’s ability to perform on measures of health numeracy and literacy. Participants and Methods: This cross-sectional study included data from 38 adult clinical patients referred for neuropsychological evaluation for primary memory complaints at an urban, public Midwestern academic medical center. All patients were administered a standardized neurocognitive battery that included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), as well as measures of both health numeracy (Numeracy Understanding of Medicine Instrument-Short Version [NUMI-SF]) and health literacy (Short Assessment of Health Literacy-English [SAHL-E]). The sample was 58% female and 60% Black/40% White. Mean age was 65 ( SD =9.4) and mean education was 14.4 years ( SD =2.5). The sample was further split into three groups based on cognitive diagnosis determined by comprehensive neuropsychological assessment (i.e., No Diagnosis [34%]; Mild Cognitive Impairment [MCI; 29%]; Dementia [34%]).Groups were well matched and did not statistically differ in premorbid intellectual functioning ( F =1.96, p =.157; No Diagnosis, M =100, SD =7.92; MCI, M =99, SD =8.87; Dementia, M =94, SD =7.72) ANOVAs were conducted to evaluate differences between clinical groups on the MoCA, NUMI-SF, and SAHL-E. Multiple regressions were then conducted to determine the association of MoCA scores with NUMI-SF and SAHL-E performance. Results: As expected, the Dementia group performed significantly below both the No Diagnosis and MCI groups on the MoCA ( F =19.92, p <.001) with a large effect ( η p 2 =.540). Significant differences were also found on the NUM-SF ( F =5.90, p >.05) and on the SAHL-E ( F =6.20, p >.05) with large effects ( η p 2 =.258 and η p 2 =.267, respectively). Regression found that MoCA performance did not predict performance on the NUMI-SF and SAHL-E in the No Diagnosis group ( F =2.30, p =.809) or the MCI group ( F =1.31, p =.321). Conversely, the MoCA significantly predicted performance on the NUMI-SF and SAHL-E for the Dementia ( F =15.59, p =.001) group. Conclusions: Degree of cognitive impairment is associated with understanding of health numeracy and literacy information, with patients diagnosed with dementia performing most poorly on these measures. Patients with normal cognitive functioning demonstrated a significantly better understanding of health numeracy and health literacy. This study supports the notion that as cognitive functioning diminishes, incremental support is necessary for patients to understand medical information pertaining to their continued care and medical decision-making, particularly as it relates to both numerical and written information.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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