Interventions to promote health literacy among working-age populations experiencing socioeconomic disadvantage: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Experiencing financial insecurity and being underserved is often associated with low health literacy, i.e., the ability to identify, obtain, interpret and act upon health information, which may result in poor health outcomes. Little is known about effective interventions for promoting health literacy among underserved populations. The objective of this systematic review is to summarize the literature on such interventions and identify characteristics that differentiate more effective interventions. Methods Following PRISMA guidelines we searched the databases SCOPUS, Pubmed, Web of Science core collection and CINAHL. We included primary studies with a quantitative study design and control groups testing interventions to increase health literacy or health knowledge in underserved populations between 18 and 65 years. Where possible, we converted effect sizes into Cohen’s d and compared mean differences of intervention and control groups. Albatross plots were created to summarize the results according to different health literacy and health knowledge outcomes. Results We screened 3,696 titles and abstracts and 206 full texts. In total, 86 articles were analyzed, of which 55 were summarized in seven albatross plots. The majority of the studies ( n = 55) were conducted in the United States and had a randomized controlled study design ( n = 44). More effective intervention approaches assessed needs of participants through focus group discussions prior to conducting the intervention, used bilingual educational materials, and included professionals fluent in the first languages of the study population as intervention deliverers. Additionally, the use of educational materials in video and text form, fotonovelas and interactive group education sessions with role playing exercises were observed to be effective. Discussion Although the outcomes addressed in the included studies were heterogeneous, effective intervention approaches were often culturally sensitive and developed tailored educational materials. Interventions aiming to promote health literacy in underserved populations should hence consider applying similar approaches. Systematic review registration : https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=323801 , PROSPERO registration ID: CRD42022323801.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».