Individual-, Community-, and Organizational Health Literacy: The Need of Centralized, Integrated, and Multifaceted Health & Wellness Literacy Efforts for Racialized/ Immigrant Communities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health literacy is essential to both personal and community health. Inadequate health literacy contributes to health disparities, especially for racialized/immigrant population. The efforts to improve health literacy need to be community-engaged and cross-sectoral involving the combined and coordinated efforts of all major stakeholders. Current health literacy efforts need to be reinvented, reformulated and redirected to improve health and wellnesses in this population in Alberta. Methods: Current health literacy initiatives predominantly focus on providing health information to individuals through different channels, most notably through health care providers. This approach essentially attempts to transfer information vertically and does not incorporate the individual and /or community context. To compensate for language barriers, the use of translated materials in different languages has been commonly practiced. However, these efforts fail to address the sociocultural factors that inhibit the uptake of health information Observation: Key policy challenges to health literacy for racialized immigrant communities are as follows - (1) Absence of meaningful community-engaged efforts (2) Complete lack of coordinated effort (3) Efforts are not aligned with community needs (4) Lack of understanding of community dynamics & (5) Lack of organizational health literacy. Conclusion: To overcome these issues, evidence suggests using community participatory and crosssectoral collaborative approaches to deeply engage with the community to develop trust, interest, and health literacy capacity among members. An added benefit is that enhanced health literacy can help cultivate an environment wherein researchers and policymakers are more easily able to partner with communities to identify and prioritize issues that need to be addressed through health literacy initiatives. Using a multifaceted approach and employing trained and culturally acceptable health educators to engage in direct personal level interactions and conversation.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».