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Enregistrement W4405459928 · doi:10.2196/58391

Effect of Health Literacy on Antiviral Treatment of Hepatitis B: Instrumental Variable Analysis

2024· article· en· W4405459928 sur OpenAlexvenueno aff
Hanchao Cheng, Shiyang Liu, Qiyou Wu, Xin Wang, Polin Chan, Zhongdan Chen, Simon Luo, Yinghua Li, Jing Sun

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésInstrumental variableHepatitis BHealth literacyLiteracyAffect (linguistics)MedicineChinaEnvironmental healthVirologyPsychologyPolitical scienceHealth careStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: China is a country with a high burden of hepatitis B (Hep B) but a low treatment rate. One of the key reasons for the low treatment rate is the inadequate health literacy (HL) of the people, which may affect the awareness and knowledge of Hep B and its treatment, as well as the ability to actively and correctly seek medical resources. Objective: This study analyzed how HL contributed to the scale-up of antiviral treatment of Hep B in China. We expect that the findings of this study could be used to inform resource allocation for health education and other approaches intending to improve the HL of the Chinese population, thus facilitating the nationwide scale-up of Hep B treatment and contributing to the achievement of the 2030 goal of eliminating viral hepatitis as a major public health threat in China. Methods: We used the two-stage least squares regression method and adopted the mobile phone penetration rate as the instrumental variable to estimate the effect of improved HL on the number of 12-month standard Hep B antiviral treatments in China based on the panel data of 31 provinces from 2013 to 2020. Results: In the cross-sectional dimension, the higher the HL, the higher the number of treatments in the provinces in a specific year. In the time series dimension, the number of treatments in a specific province increased with the improvement of HL over time. After controlling the time-invariant inherent attributes of provinces, the instrumental variable estimation with two-stage least squares regression based on the province fixed effect model found that for every 1% increase of HL in each province, the number of treatments increased by 7.15% (0.0715 = e0.0691 - 1; P<.001). Such an increase turned to 5.19% (0.0519 = e0.0506 - 1; P<.001) for the analysis targeting the observation time from 2013 to 2019, as the data of 2020 were removed when the COVID-19 pandemic started. The study found no statistically significant effect of HL on the number of Hep B treatments in the provinces with higher newly reported Hep B incidence and lower gross domestic product per capita. Conclusions: Our findings suggest that improved HL of the population is an important favorable facilitator for the scale-up of Hep B treatment in China. Building awareness and knowledge of Hep B and its treatment can help individuals understand their health status, ensuring a healthier lifestyle and appropriate health care-seeking behaviors and health care service utilization, so that people can be diagnosed and treated timely and appropriately. Enhancing resource allocation to improve the overall HL of the population and sending Hep B-specific messages to the infected people would be a feasible and effective approach to scale-up the treatment of Hep B in low- and middle-income settings with limited resources, and contribute to achieving the 2030 global goal of eliminating viral hepatitis as a major public health threat.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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