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Enregistrement W4399141376 · doi:10.1080/14670100.2024.2341208

Health literacy of patients eligible for cochlear implants

2024· article· en· W4399141376 sur OpenAlexaff
Dorsa Mavedatnia, Li Wang, Alex Kiss, Eric F Monteiro, Vincent Lin

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyMedicineAudiologyCochlear implantationLiteracyCochlear implantHearing lossPhysical therapyHealth carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hearing loss is known to be an independent risk factor for inadequate health literacy. The objective of this study was to assess the level of health literacy among patients undergoing cochlear implantation to determine areas for improvement in delivery of patient information. METHODS: A cross-sectional survey was conducted at the otology-neurotology clinic at Sunnybrook Health Sciences Centre. Patients eligible for cochlear implantation completed two health literacy screening tools: The Short Test of Functional Health Literacy in Adults (S-TOFHLA) and Brief Health Literacy Screen (BHLS). RESULTS: Thirty seven patients were included (41% female, 59% male, mean age: 55 years). Most patients had adequate health literacy through BHLS (76%) and S-TOFHLA (98%) scoring. Over 80% of patients were not able to correctly recount all the operative risks associated with cochlear implant surgery and one third of patients did not correctly recount any risks associated with a cochlear implant surgery. Female sex was associated with higher scores (p=0.03) and low income (<$35,000) was associated with lower scores (p=0.05). CONCLUSION: Patients eligible for cochlear implants have adequate health literacy, but most are not able to recount operative risks. Educational tools are required to improve patient retention, understand, and perioperative health information delivery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,457 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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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