Mapping Health Literacy Strategies and Outcomes in Older Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults are currently the fastest aging population in Canada and the United States, yet, have the lowest levels of health literacy in the population. Research supports that consequences of low health literacy are poorer related health outcomes and health status. The aim of this scoping review was to summarize the extent of the literature of health literacy on health outcomes in older adults and identify strategies that aim to increase health literacy. Methods: A scoping review was completed via online search of the literature using Medline, ERIC and PsychInfo databases, using key terms: functional health literacy and older adults. Inclusion criteria included the following: explicit focus on health literacy, publication in English, older adult population, primary research studies conducted in Canada or USA. Results: The initial search yielded 238 articles, after title screening and abstract reviewing 48 articles were screened for the full text. 15 articles met the inclusion criteria and were included. This scoping review identified several interventions in heart failure, asthma, hypertension and diabetes, that aim to increase health literacy in the elderly population, however no studies found change in health literacy and health outcomes in the long term. Conclusion: There is much future work needed to address health literacy in older adults on interventions, long term health outcomes and education for health care providers.
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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 | 0,024 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».