स्वास्थ्य देखभाल संचार जर्नल खुला एक्सेस

अमूर्त

नियमित सामाजिक-जनसांख्यिकीय डेटा से सांकेतिक स्वास्थ्य साक्षरता प्राप्त करने की विधि विकसित करना

कैरिन आर लॉरसन, पॉल टी सीड, जोआन प्रोथेरो, माइकल एस वुल्फ, गिलियन पी रोलैंड्स।

संदर्भ: कम स्वास्थ्य साक्षरता (एचएल) एक सार्वजनिक स्वास्थ्य मुद्दा है, जिसका जनसंख्या के स्वास्थ्य और बीमारी पर प्रभाव पड़ता है, हालांकि बड़ी आबादी में स्वास्थ्य साक्षरता डेटा एकत्र करने के लिए कुछ ही उपकरण हैं।

उद्देश्य: नियमित रूप से एकत्रित सामाजिक-जनसांख्यिकीय डेटा से संकेतक कार्यात्मक एचएल स्तर प्राप्त करने की एक विधि विकसित करना।

विधि: हमने जांच की कि कौन से सामाजिक-जनसांख्यिकीय चर सबसे अच्छे तरीके से दर्शाएंगे कि कोई व्यक्ति निर्मित HL योग्यता सीमा से ऊपर है या नीचे। सीमा से नीचे होने के लिए विषम अनुपात का अनुमान लगाने के लिए भारित लॉजिस्टिक प्रतिगमन का उपयोग किया गया था। भारित रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक (ROC) विश्लेषण ने जांच की कि कौन से चर कम HL की सबसे अच्छी भविष्यवाणी करते हैं। विशिष्टता, संवेदनशीलता और ROC के अंतर्गत क्षेत्र (AU) जोखिम की भविष्यवाणी करने की क्षमता के लिए वर्णनकर्ता थे।

परिणाम: तीन मॉडल विकसित किए गए; एक सभी नौ चर का उपयोग करते हुए; एक व्यावहारिक मॉडल चार सबसे अधिक पूर्वानुमानित चर (योग्यता (क्या व्यक्ति ने 16 वर्ष की आयु तक अपेक्षित स्तर प्राप्त किया है), जातीयता, घर का स्वामित्व और क्षेत्र अभाव) का उपयोग करते हुए; और एक केवल "योग्यता" (एकल सबसे अधिक पूर्वानुमानित चर) का उपयोग करते हुए। सभी मॉडलों ने कम HL (AUROC 0.73 (95% CI 0.71; 0.74) से 0.78 (95% CI 0.76; 0.79)) का अच्छा पूर्वानुमान दिखाया, जिसमें अधिक जटिल मॉडलों के साथ पूर्वानुमान शक्ति बढ़ गई।

निष्कर्ष: कम एचएल का सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता 16 वर्ष की आयु तक अपेक्षित योग्यता स्तर की प्राप्ति है, अतिरिक्त चर अधिक पूर्वानुमान शक्ति जोड़ते हैं। विकसित सूत्रों का उपयोग नियमित रूप से एकत्रित सामाजिक-जनसांख्यिकीय डेटा से आबादी में कार्यात्मक एचएल स्तरों का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, और इस प्रकार सार्वजनिक स्वास्थ्य संचार के प्रभावी विकास और लक्ष्यीकरण की सुविधा प्रदान करता है। सूत्रों को प्राप्त करने की विधि अन्य औद्योगिक देशों में लागू होगी।