Developing a Health System Literacy Measure for Chinese Immigrants in Canada: Adapting the HLS19-NAV Scale
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health system literacy is crucial for immigrants to navigate health care systems and access necessary services. Little is known about how well immigrants understand and use the healthcare system in Canada. This study aimed to adapt and validate a health system literacy scale for the Canada context (HSL-CAN) using factor analysis approach. Methods: A cross-sectional online survey was conducted from March 11st to July 19th, 2024, among Chinese individuals aged 30 or older who have lived in Canada for at least 6 months. The HSL-CAN was developed through a literature review, patient and provider consultation, and adaptation of the European Health Literacy Population Survey 2019-2021 for navigational health literacy measurement (HLS19 – NAV). The measure was translated into Simplified and Traditional Chinese, and its content was evaluated by stakeholders’ feedback. Structural validity was evaluated using exploratory (EFA) and confirmatory (CFA) factor analysis. Convergent and discriminant validity were tested using correlations with the HLS19-SF12 and known-group validity was evaluated by using ANOVA or ttest and reporting effect size. Internal consistency was evaluated through Cronbach’s alpha coefficient and composite reliability. Results: Initially, HSL-CAN contained 25 items developed using a 5-Likert response scale. Some minor revisions were made according to the stakeholders’ feedback (n=12). Five items with factor loading < 0.4 were removed based on the EFA. The one-factor CFA satisfied good fit indices: CFI=0.960, TLI=0.955, SRMR=0.033, RMSEA (90%CI) = 0.025(0.016-0.032), and χ^2/df ratio of 1.41. The scale showed a solid internal reliability (Cronbach’s alpha=0.81; composite reliability=0.812). For convergent and discriminant validity, the HSL-CAN showed a high correlation with the ‘health care’ construct but a low correlation with the ‘health prevention and promotion construct’ construct of HLS19 – SF12. Known-group validity showed large mean differences by education, income, non-cancer chronic comorbidities, and small to moderate mean differences by gender, age groups, employment status, self-rated health, and assistance needed to see a healthcare provider. Conclusion: Study findings provide evidence that the HSL-CAN is a valid and reliable tool for evaluating health system literacy in Chinese population in Canada. However, further refinement is recommended before using this scale to the general population in Canada.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».