Institutional-level assessment of patients’ print health literacy: evaluating Ghana’s patient rights charter
Notice bibliographique
Résumé
In Ghana, the Patient Rights Charter outlines patient entitlements and responsibilities, but its complexity may limit comprehension. This study assessed patients’ print health literacy, including knowledge, reading fluency, and experiences with the charter, to enhance its accessibility and presentation. An exploratory cross-sectional study was conducted with 222 inpatients across three district hospitals. Data were collected using a questionnaire and a 100-word passage from the charter. Analysis was conducted using SPSS 26.0, applying descriptive statistics, t-tests, and multivariable regression to identify differences and factors influencing patients’ print literacy. Overall, 59% of participants were unaware of the charter, and only 2.7% could recall three to four patient rights and responsibilities. A significant difference in reading fluency (−0.392; 95% confidence interval [CI] −0.582 to −0.201; t = –4.05; p = 0.001) was observed between pre-tertiary and tertiary-educated patients. Factors associated with fluency included education level (β = 0.26; 95% CI: 0.20 to 0.57; p = 0.01), age (β = –0.19; 95% CI: −0.31 to −0.05; p = 0.01), and gender (β = –0.20; 95% CI: −0.45 to −0.11; p = 0.01). The findings suggest that mere display of the patient charter is inadequate for awareness. A multifaceted approach, integrating plain language and multimedia education, is essential for improving comprehension and patient engagement.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».