Impact of Health Literacy on Patient-Reported Outcomes in Benign Gynecology: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to systematically review the relationship between low health literacy and patient-reported outcomes in patients with benign gynecologic conditions. In this specific population, we also sought to determine the current reported prevalence of low health literacy, examine demographic characteristics that may be related to low health literacy, and collate any health literacy interventions described in the literature. A systematic search of MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), Embase, The Cochrane Library, Web of Science, PubMed, and clinicaltrials.gov was performed on July 12, 2021, and repeated on October 13, 2023, for terms related to health literacy, specific health literacy measures, and benign gynecologic conditions. There were language or publication period restrictions. Inclusion required primary literature to report associations between health literacy and patient-reported outcomes, using validated tools to quantitatively measure each, in adult women with benign gynecologic conditions. Title screening, abstract screening, and full-text review were conducted with Covidence software (Melbourne, Australia) assisting with the review process. Of the 18,701 studies returned using our search strategy, 25 were selected for full-text review. Of these, no studies met inclusion criteria and reported an association between health literacy and patient-reported outcomes. This study identified a large gap in the literature. Future work should be directed at evaluating the association between health literacy and patient-reported outcomes in benign gynecology to inform patient-centered interventions and care provision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».