Assessing Health Literacy among Older Adults in Japan A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Population aging is occurring faster globally than ever before. By 2030, the population of people aged 60 and over will increase from one billion in 2020 to 1.4 billion, and one in six people in the world will be 60 years old and over according to World Health Organization [WHO]. Facing the pressing challenge, countries are renewing their health and social systems to accommodate this demographic shift. Consequently, health literacy (HL) of older adults becomes an important navigator to maximize healthy lifestyle and access to health care services. However, studies assessing the reality of HL in older adults in a super-aged society are limited, and the factors that have influenced HL over many years remain unclear. This study aims to identify characteristics related to HL by gender and age group and factors influencing HL for older adults in Japan. Using the 47-item Japanese version of the European Health Literacy Survey Questionnaire, a cross-sectional survey was conducted recruiting adults aged 65 and older, living in an urban community in Japan from December 2019 to January 2020. Descriptive, univariate, and multiple regression analyses were used. A total of 367 participants who were members of senior clubs was analyzed in the study. This study found HL was significantly lower in the group aged 75 years and older than in the group aged 65 to 74 years. There was no significant difference in HL between men and women. Based on the results of this study, it is recommended that in order to sustain HL among the older adults in a super-aged society, an environment that promotes HL should be created by capturing characteristics such as skills in using health information media and social skills in the community by gender and age group.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».