Developing and Validating the Health Literacy Scale for Migrant Workers: Instrument Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research concerning health literacy among migrant workers in South Korea has been limited, especially given the lack of validated instruments and the lack of focus on the cultural diversity of migrant workers. Objective: This study aimed to develop and validate a health literacy scale for unskilled migrant workers (HLS-MW) in South Korea. Methods: We first generated a pool of potential items based on a literature review and in-depth interviews with 23 migrant workers. Subsequently, we reviewed empirical referents from the first step to select relevant medical terminologies and passages, ultimately choosing 709 words. The study team initially generated 35 items with 709 health-related terms through empirical referent reviews. After content validity testing by an expert panel, 28 items comprising 89 terms on the 2 subscales of prose and documents were selected for psychometric testing. Overall, 402 unskilled migrant workers in South Korea completed a web-based survey between August and September 2021, with 334 responses included in the final analysis. We used multiple analytic approaches, including exploratory factor analysis, Rasch analysis (item response theory), and descriptive analysis, to examine the new scale's validity and reliability. Results: The final sample primarily included young male workers from South Asian countries. The HLS-MW yielded 2 factors: prose and documents. The item difficulty scores ranged from -1.36 to 2.56. The scale was reduced to 13 items (10 prose and 3 document items), with the final version exhibiting good internal reliability (Kuder-Richardson index=0.88; intraclass correlation coefficient=0.94, 95% CI 0.93-0.95) and test-retest reliability (r=0.74, 95% CI 0.57-0.92). HLS-MW scores differed significantly by Korean language proficiency (F2,331=3.54, P=.004). Conclusions: The HLS-MW is a reliable and valid measure to assess health literacy among migrant workers in South Korea. Further studies are needed to test the psychometric properties of the HLS-MW in diverse migrant groups in South Korea while also establishing cutoffs to help identify those in need of health literacy support.
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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 | 0,025 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».