Development of a cannabis health literacy questionnaire: preliminary validation using the Rasch model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As cannabis becomes more integrated into Canadian society for medical and non-medical purposes, public health efforts have aimed to enhance public awareness and knowledge of the potential risks associated with cannabis use. However, no validated or established method to measure cannabis health literacy exists, limiting the ability to evaluate the impacts of public awareness initiatives. We aimed to develop and preliminarily validate a cannabis health literacy questionnaire (CHLQ) designed to measure an individual's knowledge, understanding and utilization of health and safety information related to cannabis. METHODS: The CHLQ was developed using existing health literacy domains and alcohol health literacy attributes as a framework. The questions were informed by extensive literature, item-response theory principles and input from stakeholders and people who use cannabis. The CHLQ includes four dimensions: knowledge of cannabis, knowledge of risks, understanding of associated risks and harms, and the ability to seek, access and use cannabis information. Adult participants were recruited through an online survey platform and social media. The questionnaire was refined and revised over three iterations using the Rasch analysis. Our preliminary validation process analyzed the CHLQ's reliability and construct validity examining separation reliability, item difficulty, item fit statistics and unidimensionality. RESULTS: A total of 1035 individuals across Canada completed our CHLQ. Each dimension of the CHLQ, had a well-distributed range of question difficulties. Across the four dimensions, item separation ranged from 9.93 to 17.29, and item reliability ranged from 0.99 to 1.00. Person separation ranged from 0.99 to 1.88, while person reliability ranged from 0.49 to 0.78. Most questions fit within the model, and unidimensionality was supported for all dimensions. Each dimension is scored separately with high scores indicating high knowledge or understanding for the respective domain. Raw scores for each dimension can be transformed to a linear Rasch score. CONCLUSIONS: The CHLQ is a preliminary, multi-dimensional tool designed to measure cannabis health literacy for educational and research use. It demonstrates promising psychometric properties and provides an initial framework to inform public health efforts. Further validation in diverse population and settings is needed. The CHLQ provides foundation for future research, evaluation and public education efforts related to cannabis use.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».