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Record 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 on OpenAlexaff
Isabelle Carignan, Marie-Christine Beaudry, Adèle Gallant, Annie Roy-Charland, Paul-André Gauthier, Rony Atoui

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Literacy and Information Accessibility
Canadian institutionsNOSM UniversityUniversité de MonctonUniversité du Québec à MontréalUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Clinical PracticeStatistical analysis

Abstract

fetched live from 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.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.031
metaresearch head score (Gemma)0.162
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.163

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0310.162
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.008
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.004

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 head0.040
GPT teacher head0.447
Teacher spread0.407 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2025
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