Relationship Between Stroke Knowledge, Health Information Literacy, and Health Self- Management Among Patients with Stroke: Multicenter Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Organization highlights the essential role of effective self-management in the prevention and control of chronic diseases, noting that proper self-management can significantly slow disease progression. Stroke, which ranks as the third leading cause of death worldwide, is often accompanied by inadequate self-management among patients. While health information literacy (HIL) has been shown to influence self-management in conditions such as diabetes and hypertension, its role as a mediating factor linking disease perception and health behavior in patients with stroke remains insufficiently explored. Addressing this research gap is vital for developing targeted interventions. Objective: The aim of this study was to investigate the current status of HIL, stroke knowledge, and self-management abilities among patients with stroke in Southwest China. Additionally, the study analyzed the relationships among these three factors and their mechanisms of action, providing evidence to inform the development of effective health education strategies for enhancing self-management in patients with stroke. Methods: A multicenter cross-sectional design was employed, enrolling 514 patients with stroke from the neurology departments of three tertiary general hospitals in Chengdu between September 2022 and March 2023. Data collection used a standardized set of scales: the health information literacy questionnaire for stroke assessed HIL, the stroke prevention questionnaire evaluated knowledge levels, and the stroke self-management assessment scale measured self-management abilities. Regression analysis and bootstrap mediation effect testing were conducted using SPSS software (version 26.0). Results: Patients with stroke had a mean (SD) score of 17.61 (6.46) for stroke knowledge, 61.17 (13.58) for HIL, and 158.70 (19.07) for self-management skills. Correlation analysis indicated a positive correlation of stroke knowledge with both self-management (r=0.668; P<.001) and HIL (r=0.138; P<.001). The mediation test showed a significant mediating effect of HIL between stroke knowledge and self-management (β=0.543; 95% CI: 0.431-0.663), with an effect share of 82.77%. Conclusions: There is a correlation between HIL and self-management; the higher the HIL, the better is the self-management behavior. Furthermore, HIL partially mediates the effect of stroke knowledge on self-management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».