Health Literacy Applications in Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only 12% of Americans have adequate health literacy (HL) skills; 36% have literacy skills at a basic or below-basic level. Increased HL can assist patients with cancer to make intentional and informed healthcare decisions. OBJECTIVES: This article provides an overview of HL in patients with cancer. Risk factors, assessment, and strategies to communicate with patients and families who have limited HL skills are essential in providing holistic care. Considerations in addressing HL are also given for telehealth nurses. METHODS: The authors searched PubMed®, CINAHL®, Google Scholar™, and reputable websites for literature published from 2006 to 2024 about HL in patients with cancer. Some of the search terms were related to risk factors, HL assessment, and interventions to address low HL. FINDINGS: Risks for low HL included lower education level and socioeconomic status, as well as non-White race, but an individualized assessment is important in identifying patients with low HL. Educating and communicating with patients and families with low HL in all settings, such as inpatient, ambulatory, and telehealth, include using a teach-back method to ensure understanding and application of information, using written materials at an appropriate reading level (fifth grade or less), and reinforcing teaching at consecutive visits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».