Health literacy and the Unified Health System across Brazil: Nutritionists’ perspective
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Brazil has acknowledged the importance of health literacy at all levels of healthcare. There is a growing demand for nutritionists’ expertise in many areas of practice, particularly in the public health system, to respond to the population’s needs. Methods: Consultations were held from September to December 2023 in Fortaleza, Brazil. Eleven nutritionists and four nutrition students participated in face-to-face and online consultations. The sessions were audio recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis. The coding was guided by the ideas of organizational structural response to health literacy. Findings: Consultees criticized their traditional biomedical training, which contained little emphasis on communication and health literacy, and pointed to structural barriers hindering patient-centered care. When discussing tertiary health services, consultees identified better flows of information and greater access to technological equipment and materials that foster health literacy. Low-cost strategies—such as use of WhatsApp groups, bedside visuals, and mobile apps—have the potential to enhance patients’ health literacy. Implications for international health, policy, and practice: Measuring health literacy can inform other professional contexts, particularly those in middle- and low-income countries. Strategies to make health literacy a key tool in promoting professional practice include investing in continuing education, reviewing curricula, and expanding resources. Conclusion: Healthcare professionals are ready to integrate health literacy into public healthcare systems, but there are gaps in the infrastructure and in conceptions of nutritionists’ role.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».