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Enregistrement W6977389487 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5286946

A conceptual model of functional health literacy to improve chronic airway disease outcomes

2021· other· en· W6977389487 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual modelHealth literacyNumeracyEmpowermentDiseaseProcess (computing)LiteracyConceptual frameworkChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Current conceptual models of health literacy (HL) illustrate the link between HL and health outcomes. However, these models fail to recognize and integrate certain elements of disease management, health system factors, and socio-demographic factors into their framework. This article outlines the development of Chronic Airway Disease (CAD) Management and Health Literacy (CADMaHL) conceptual model that integrates the aforementioned elements and factors into a single framework. Methods Information obtained during the following stages informed the development of our model: (1) a systematic review of existing CAD HL measurement tools that apply core HL domains; (2) patient-oriented focus group sessions to understand HL barriers to CAD self-management practices; (3) key-informant interviews to obtain potential strategies to mitigate CAD management barriers, and validate disease self-management topics; (4) elicited the perspectives of Canadian respirologist’s on the ideal functional HL skills for asthma and COPD patients. Results Throughout the study process many stakeholders (i.e., patients, key-informants, and an international HL advisory panel) contributed to and reviewed the model. The process enabled us to organize the CADMaHL model into 6 primary modules, including: INPUT, consisting of four HL core components (access, understand, communicate, evaluate,) and numeracy skills; OUTPUT, including application of the obtained information; OUTCOME, covering patient empowerment in performing self-management practices by applying HL skills; ASSESSMENT, consisting of information about functionality and relevancy of CADMaHL; IMPACT, including mediators between HL and health outcomes; CROSSCUTTING FACTORS, consisting of diverse socio-demographics and health-system factors with applicability across the HL domains. Conclusions We developed the CADMaHL model, with input from key-stakeholders, which addresses a knowledge gap by integrating various disease management, health-system and socio-demographic factors absent from previous published frameworks. We anticipate that our model will serve as the backbone for the development of a comprehensive HL measurement tool, which may be utilized for future HL interventions for CAD patients. Trial registration NCT01474928 - Date of registration: 11/26/2017.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9060,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle