Lisibilité des documents médicaux et littératie médicale des patients : le cas de la chirurgie cardiaque
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".