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Enregistrement W4407717866 · doi:10.3389/fpubh.2025.1523723

Health literacy and chronic disease: a comparison of somatic and mental illness

2025· article· en· W4407717866 sur OpenAlexfundno aff
Lennert Griese, Doris Schaeffer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British ColumbiaDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversität BielefeldRobert Bosch Stiftung
Mots-clésDiseaseMental illnessHealth literacySomatic cellMedicineMental healthLiteracyChronic diseasePsychiatryPsychologyHealth careFamily medicineBiologyInternal medicineGeneticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health literacy (HL) is increasingly recognized as essential for preventing and managing chronic illness but also for strengthening health resources and skills. However, studies on HL of people with chronic illness that adopt a multidimensional approach encompassing the three HL domains health care, disease prevention, and health promotion, remain scarce. This study aims to (a) compare HL across these three domains in individuals with chronic somatic illness, chronic mental illness and those without any chronic illness, (b) to explore where difficulties in managing health-related information occur and how these differ between groups, and (c) to analyze the relationship between demographic, social, and psychological factors and HL. Methods: Data from a quantitative cross-sectional survey in Germany were stratified according to respondents with at least one chronic somatic illness, at least one chronic mental illness and without chronic illness. The survey was conducted by means of paper-assisted personal interviews. HL was measured in three domains health care, disease prevention and health promotion. Age, educational level, social status, financial resources, number of chronic illnesses, social support, and self-efficacy were included in the analysis as potential determinants of HL. Differences between groups were analyzed using bivariate statistics; multiple linear regressions were calculated to examine relationships between potential determinants and HL. Results: Respondents with chronic mental illness showed lowest HL, followed by those with chronic somatic illness. Respondents without chronic illness achieved highest HL. This pattern was consistent across all three HL domains. Among all groups, HL was lowest in the domain of health promotion. Notable differences emerged in perceived difficulties, with respondents with mental illnesses reporting the most significant challenges. Self-efficacy and education level showed a positive association with HL across all groups, while social support was positively associated with HL among individuals with chronic mental illness. For respondents with chronic somatic illness, age was negatively associated with HL, whereas social status showed a positive association. Female respondents without chronic illness and those with chronic somatic illness demonstrated higher HL compared to male respondents. Conclusion: This study advances the understanding of HL among individuals with chronic illness and highlights the need for a greater differentiation among disease groups and HL domains in future research. Particular attention should be paid to people with chronic mental illness, whose lower HL levels increase their vulnerability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,419 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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