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Enregistrement W4394892948 · doi:10.1093/jbcr/irae036.279

736 Health Literacy in Patients with Burn Injury

2024· article· en· W4394892948 sur OpenAlexaff
Alexander Morzycki, Emily Eschelbach, Ayana Sharma, Jamie Oh, Adrian Battiston, Joshua N. Wong, Tam N. Pham

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn injuryHealth literacyMedical emergencyIntensive care medicineHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Burn injuries occur with a disproportionately higher frequency in vulnerable groups. Their health literacy (HL), defined as the way patients obtain, process, and understand health information, may be an important factor that influences access, care, and recovery after burns. This study aims to determine the current levels of health literacy and variables associated with poor health literacy for outpatients treated at two regional burn centres. Methods All eligible patients presenting to two tertiary outpatient burn centers were asked to participate. The Newest Vital Sign health literacy assessment tool and a sociodemographic survey were administered. The NVS scores were divided into poor (0-2), moderate (3-4), and adequate (5-6) health literacy. We first compared health literacy rates between sites using non-parametric Chi-squared test. We then developed a multivariable regression model using a stepwise construction with poor health literacy as our dependent variable. Included in the exploratory model were income, education level, working status, and age. Results Forty-nine patients with a mean age of 46.6 years (SD=17.4) were included; 57% (29/49) of patients identified as male. Most of the burn injuries (78%, 38/49) were less than 10% total body surface area. HL rates were poor, moderate, and adequate in 35% (17/49), 18% (9/29), and 47% (23/29), respectively. There were no differences in health literacy between the 2 sites. Age was the only independent predictor of poor health literacy in burn patients, with advanced age being associated with worse health literacy (95% CI: 1.001-1.119, p< 0.05). Income, education level and working status did not independently predict health literacy rates (Table 1). Conclusions More than half of patients treated at burn outpatient clinics have only poor or moderate health literacy. This study further suggests that older adults may be most at risk. This trend is consistent across two regional burn centres. This study highlights the importance of health literacy among patients with burn injury and stresses the importance of personalized and literacy-adjusted discussions surrounding care. Our next project will address the impact of health literacy on adherence to recommended therapies. Applicability of Research to Practice Poor health literacy is a barrier to obtaining burn care and is an important social determinant of health. We should identify factors associated with poor health literacy among patients with burn injury and improve the delivery of health 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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