How Do Scholars Conceptualize and Conduct Health and Digital Health Literacy Research? A Survey of Federally Funded Scholars
Notice bibliographique
Résumé
Background: The concept of health literacy (HL) is constantly evolving, and social determinants of health (SDoH) have been receiving considerable attention in public health scholarship. Since a 1-size-fits-all approach for HL fails to account for multiple contextual factors and as a result poses challenges in improving literacy levels, there is a need to develop a deeper understanding of the current state of HL and digital health literacy (DHL) research. Objective: This study examined scholars’ conceptualization and scope of work focused on HL and DHL. Methods: Using a search string, investigators (N=2042) focusing on HL, DHL, or both were identified from the grantee websites of the National Institutes of Health RePORTER (RePORT Expenditures and Results) and the Canadian Institutes of Health Research. The investigators were emailed a survey via Qualtrics. Survey questions examined the focus of work; whether the investigators studied HL/DHL in combination with other SDoH; the frameworks, definitions, and approaches used; and research settings. We analyzed survey data using SPSS Statistics version 28 and descriptive analysis, including frequencies and percentages, was conducted. Chi-square tests were performed to explore the association between the focus of work, settings, and age groups included in the investigators’ research. Results: A total of 193 (9.5%) of 2042 investigators responded to the online survey. Most investigators (76/153, 49.7%) were from public health, 83/193 (43%) reported their research focused on HL alone, 46/193 (23.8%) mentioned DHL, and 64/193 (33.2%) mentioned both. The majority (133/153, 86.9%) studied HL/DHL in combination with other SDoH, 106/135 (78.5%) conducted HL/DHL work in a community setting, and 100/156 (64.1%) reported not using any specific definition to guide their work. Digital tools (89/135, 65.9%), plain-language materials (82/135, 60.7%), and visual guides (56/135, 41.5%) were the top 3 approaches used. Most worked with adults (131/139, 94.2%) and all races and ethnicities (47/121, 38.8%). Conclusions: HL and DHL research largely considered SDoH. Multiple HL tools and approaches were used that support the examination and improvement of literacy and communication surrounding health care issues.
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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 | 0,142 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».