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Enregistrement W7135103913 · doi:10.1051/pmed/2025020

Lisibilité des documents médicaux et littératie médicale des patients : le cas de la chirurgie cardiaque

2025· article· fr· W7135103913 sur OpenAlexaff
Isabelle Carignan, Marie-Christine Beaudry, Adèle Gallant, Annie Roy-Charland, Paul-André Gauthier, Rony Atoui

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensNOSM UniversityUniversité de MonctonUniversité du Québec à MontréalUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Clinical PracticeStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Pour devenir compétent en littératie médicale, l’accès à des documents qui soient compréhensibles, vulgarisés et fiables est nécessaire. Or, le matériel créé en santé a souvent un niveau de lisibilité beaucoup trop élevé. Le degré de lisibilité recommandé par le National Institutes of Health (NIH) demande entre six et huit ans d’étude au minimum pour pouvoir lire et comprendre des informations médicales. Objectif : Puisque peu de données existent sur les compétences en littératie médicale des patients, particulièrement en chirurgie cardiaque, la présente étude a pour but d’analyser le degré de lisibilité des documents remis aux patients en version papier et d’identifier le degré de compréhension autodéclaré des patients avant et après avoir subi cette intervention chirurgicale. Méthodes : Trente-trois patients ont participé à cette étude descriptive et exploratoire utilisant une méthode mixte. Quatre outils ont été utilisés : les documents explicatifs remis aux patients avant la chirurgie, un questionnaire pré-opération, un suivi téléphonique ou en personne avant l’opération et un questionnaire post-opération. Résultats : L’analyse à l’aide des indices Flesch-Kincaid et Gunning des documents écrits remis aux patients indique que les personnes devraient avoir un niveau d’étude plus élevé, soit entre un et cinq ans d’étude supplémentaire, pour pouvoir comprendre adéquatement les informations. Pourtant, la moyenne du degré de compréhension autodéclaré des patients pour les trois temps de mesure est de 8,7/10. Conclusion : Pour permettre aux patients de développer leurs compétences en littératie médicale, et représenter ce concept en constante évolution, nous avons conçu un schéma à partir de définitions provenant de l’éducation, de la psychologie, de la santé et de la médecine. D’autres recherches seront nécessaires, car plusieurs facteurs entrent en ligne de compte pour développer le degré de littératie médicale des patients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,407 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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