Test sur le terrain de la version préliminaire de l’instrument de littératie en santé numérique (Lisane) pour l’adulte vivant avec une maladie chronique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : L’utilisation des dispositifs numériques en santé améliorerait certains résultats cliniques. Proposer des interventions « en ligne » efficaces visant l’amélioration du processus d’adaptation des patients vivant avec une maladie chronique nécessite de disposer d’une mesure validée de la littératie en santé numérique. La mesure autorapportée « Lisane » a été construite et validée par des experts. Objectifs : Décrire le test sur le terrain de la version préliminaire de l’outil, plus spécifiquement le taux de non-réponse, les effets plafond et plancher, la redondance d’items et l’évaluation préliminaire de sa cohérence interne. Méthode : L’outil Lisane, composé de 14 items divisés en 5 domaines (e-littératie, fiabilité de l’information sur Internet, pertinence de l’information pour la santé personnelle, protection de la vie privée, pouvoir d’agir), a été appliqué auprès d’un échantillon de convenance (29 participants) recruté au Québec (communautés de patients) et en Suisse (milieu clinique). Le taux de non-réponse, les effets plafond et plancher ont été évalués. La redondance d’items a été décrite à titre exploratoire. La cohérence interne a été évaluée par le coefficient alpha de Cronbach. Résultats : Le taux de résultats manquants > 15% et une redondance (r = 0,94, p<0,05) des items du pouvoir d’agir ont été relevés. Un effet plancher a été identifié. L’alpha de Cronbach était de : α= 0,90, IC 95% [0.78 – 1.03]. Discussion et conclusion : Le test sur le terrain indique des limites dans l’outil comme un effet plancher et l’indication de redondance de certains items, mais une bonne évidence préliminaire de cohérence interne. La continuité d’analyse de ses propriétés psychométriques (validité, fidélité) s’avère nécessaire.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».