Exploring Influencing Factors on Health Literacy Knowledge and Experience Among Healthcare Providers: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health literacy is a critical factor in improving healthcare outcomes and patient self-care practices. Healthcare providers play a vital role in supporting patients with diverse health literacy levels. Objective: This cross-sectional study aims to explore the factors influencing health literacy knowledge and experience among healthcare providers in Qatar. Methods: A structured questionnaire, including sociodemographic and work-related data, was administered to a diverse sample of healthcare providers, including physicians, nurses, and other allied health practitioners from a single institution in Qatar. The Health Literacy Knowledge and Experience Scale-2 was used to evaluate participants’ health literacy knowledge and experience. The study employed a web-based survey and involved 121 healthcare providers. Descriptive statistics, t -tests, and analysis of variance were utilized for data analysis. Results: The study revealed that age and profession significantly influenced health literacy knowledge among healthcare providers. Healthcare providers in the age group 20– 39 years had higher health literacy knowledge scores. In contrast, nationality/race significantly affected health literacy experience, with Arabic participants reporting higher scores of health literacy experience. The study also found that healthcare providers who had taken formal courses related to health literacy demonstrated higher health literacy experience scores. Conclusion: This study contributes to the understanding of factors influencing health literacy knowledge and experience among healthcare providers in Qatar. The findings emphasize the importance of addressing age, nationality/race, and formal training in health literacy to enhance the capacity of healthcare providers in supporting patients with varying health literacy levels. Healthcare policies should aim to integrate formal health literacy training among healthcare providers in order to enhance healthcare delivery and improve patient self-care practices. Keywords: health literacy, health literacy knowledge, health literacy experience, healthcare providers, Qatar
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».