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Record W2056592261 · doi:10.1051/pmed/20080366

La littératie en santé, une compétence en mal de traitement

2009· article· fr· W2056592261 on OpenAlexaffabout
Claude Richard, Marie‐Thérèse Lussier

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Literacy and Information Accessibility
Canadian institutionsUniversité de MontréalCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical scienceGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: Selon les résultats d'enquêtes récentes sur la littératie chez les adultes, plus de la moitié des Canadiens adultes et près de 90 % des personnes âgées ne possède pas un niveau de littératie assez élevé pour bien comprendre la posologie de médicaments ni les consignes de sécurité qui leur sont données. Par ailleurs, la situation se détériore avec l'âge mais aussi avec l'état de santé : plus on est malade et moins le niveau de littératie en santé est élevé. Les résultats suggèrent également que des problèmes de littératie en santé se retrouvent à tous les niveaux d'éducation. Exégèse: Or, le niveau de littératie en santé est le meilleur prédicteur de l'état de santé d'une personne. Il a été observé que les difficultés de lecture semblent avoir une influence sur l'observance, le respect des traitements, l'hospitalisation, la compréhension de la maladie et la compréhension du consentement aux soins. Conclusion: Les professionnels de la santé sont conscients depuis peu de l'importance de ces enjeux. Après avoir développé une expertise médicale, il est maintenant suggéré que le médecin en développe une nouvelle, non pour s'adresser à ses pairs mais pour s'adresser à son patient qui, une fois sur deux, ne possède pas le niveau de littératie en matière de santé nécessaire pour comprendre.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.853
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.446
Teacher spread0.393 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations15
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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