Abstract
Para avaliar a confiabilidade e validade do árabe rápida Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (AREALD-30 ) na Arábia Saudita.
Métodos
uma amostra de conveniência de 200 indivíduos foi abordado, dos quais 177 aceitaram participar dando uma taxa de resposta de 88,5%. Rápido Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (REALD-99), foi traduzido para o árabe para preparar o mais longo e versões mais curtas do árabe rápida Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (AREALD-99 e AREALD-30). Cada participante foi fornecido com AREALD-99, que também inclui palavras de AREALD-30. Um questionário contendo informações sócio-comportamental e árabe Oral Health Impact Profile (A-OHIP-14) também foi administrado. Fiabilidade do AREALD-30 foi avaliada por administração de re-lo para 20 indivíduos, após duas semanas. Convergente e validade preditiva AREALD-30 foi avaliada por suas correlações com AREALD-99 e estado de saúde bucal percebida, hábitos que visitam dentários e A-OHIP-14, respectivamente. A validade discriminante foi avaliada em relação ao nível educacional, enquanto validade de construto foi avaliada por análise fatorial confirmatória (CFA).
Resultados da Confiabilidade de AREALD-30 foi excelente, com coeficiente de correlação intraclasse de 0,99. Ele exibiu boa validade convergente e discriminante, mas pobre validade preditiva. CFA mostrou a presença de dois fatores e InFit dizer-quadrados estatísticas para AREALD-30 estavam todos dentro do intervalo desejado de 0,50 -. 2.0 na Rasch análise
Conclusões
AREALD-30 mostrou excelente confiabilidade, bom convergente e validade concorrente, . mas não conseguiram prever as diferenças entre os indivíduos classificados com base em seus resultados de saúde bucal
Palavras-chave
REALD-30 Árabe Saúde Alfabetização Dental Palavra instrumento de reconhecimento material suplementar Electrónicas | a versão online deste artigo (doi: 10 . 1186 /1472-6831-14-120) contém material suplementar, que está disponível para usuários autorizados.
Fundo
O século XXI exige um indivíduo de possuir competências de literacia de saúde relacionados suficientes, de modo que se pode compreender e aplicar o conhecimento ou instruções fornecidas por um profissional de saúde [1]. literacia em saúde oral é definida como "grau em que os indivíduos têm a capacidade de obter, processar e compreender a informação de saúde bucal básica e serviços necessários para tomar decisões de saúde adequado" [2]. Uma pesquisa realizada recentemente no Reino Unido constatou que um em cada cinco indivíduos não possuem as habilidades básicas necessárias para compreender informações simples que iria ajudá-los a levar uma vida saudável [3]. O desenvolvimento visto em psicometria nos últimos dez anos tem ajudado os pesquisadores a usar vários métodos para avaliar os níveis de alfabetização de saúde entre os adultos. Atualmente, a literacia em saúde em geral ferramentas de medição incluem, rápida Estimativa de Alfabetização de Adultos em Medicina (REINO) [4], Test of Functional Literacy Saúde em Adultos (TOFHLA), Atividades de Saúde Alfabetização Scale (HALS) e alguns outros [5].
a saúde bucal sendo parte da saúde geral também requer atenção suficiente em termos de medir e melhorar as habilidades de alfabetização dentais da comunidade. Até o rápido Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (REALD-30) foi desenvolvido por Lee e seus colegas, não havia nenhum método disponível para avaliar a alfabetização dentária em adultos [6, 7]. Atualmente além de REALD, os outros instrumentos de alfabetização odontológicos disponíveis são Test of Functional Literacy Saúde em Odontologia (TOFHLiD) [8], Oral Saúde Alfabetização Instrumento (OHLI) [9], medida abrangente do conhecimento em saúde bucal (CMOHK) [10] e o breve 20 itens tela alfabetização dental /médica de saúde (realmd-20) [11]. REALD é simples e fácil de administrar quando comparado a outros instrumentos de alfabetização em saúde bucal. Entre esses instrumentos, CMOHK concentra-se principalmente sobre as questões de conhecimento orientado, enquanto TOFHLiD e OHLI têm Medicaid direitos e responsabilidades em seu conteúdo, tornando-inválido para países que carecem de instalações Medicaid. O REALD foi feito e modelado após REALM e as palavras foram tiradas de American Dental Association (ADA) Glossário de Terminologia dental comum. No início, este instrumento foi desenvolvido como REALD-30 por Lee et al e consistiu de trinta terminologias dentais comumente utilizados [7]. Depois, outro sessenta e nove palavras foram adicionados para fazer um conjunto maior, REALD-99, apenas para cobrir uma ampla gama de terminologias [6, 7]. As palavras foram incorporadas na ordem crescente de dificuldade e a pontuação total foi obtido pela soma do total, dando um ponto para cada palavra pronunciada corretamente. O REALD-30 foi testado quanto à confiabilidade e validade para mostrar sua eficácia na medição da literacia em saúde dentária entre adultos [7, 12, 13]. Mas as características positivas retratados na determinação dos níveis de alfabetização estão limitados a populações específicas. Uso de avanço na análise psicométrica podem fornecer vantagem em testar o instrumento em populações culturalmente diferentes. Para os pesquisadores a conhecer os níveis de alfabetização de uma população é praticamente necessário desenvolver um instrumento em sua língua nativa. Isso vai ajudar na implementação de estratégias a fim de melhorar o nível de compreensão e comunicação entre os pacientes e os prestadores de cuidados de saúde.
Nos últimos anos, um aumento do foco na melhoria da saúde oral tem sido observada na maior parte da língua árabe nações como a Arábia Saudita [14]. Considerando a importância da literacia em saúde bucal para um melhor estado de saúde oral, é importante a ser equipado com um instrumento válido para medir a literacia em saúde dental na língua nativa da região. Há aproximadamente 25 países com cerca de 200 milhões de pessoas que falam árabe [15] na península do Golfo e até à data não há nenhuma ferramenta desenvolvida em língua árabe para avaliar a alfabetização de saúde dental. O objetivo deste estudo foi avaliar a confiabilidade ea validade do árabe rápida Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (AREALD-30) na Arábia Saudita.
Métodos
População do estudo
A população-alvo para o presente estudo constituiu pacientes que visitam o ambulatório de clínicas odontológicas da faculdade de Odontologia da Universidade Jazan. Os pacientes que preencheram os critérios de inclusão (alfabetizados e com idade superior a 25 anos) foram convidados a participar e aqueles que forneceram o consentimento compuseram a amostra final. Um total de 200 indivíduos foram convidados, dos quais 177 aceitaram participar dando uma taxa de resposta de 88,5%. A amostra de conveniência de 20 pacientes foi chamado de volta depois de duas semanas para avaliação da confiabilidade. A aprovação ética foi obtida do Comitê de Ética da Universidade de Jazan, Arábia Saudita.
traduções árabes
Um pool de "palavras relacionadas odontologia" foi construído por traduzir Inglês REALD-99 [6] palavras em árabe. Organização Mundial da Saúde (OMS) para a tradução e adaptação de instrumentos foram seguidos [16]. Junto com o REALD-99, 14 artigo Oral Health Impact Profile (OHIP-14) [17] foi traduzida e a versão árabe do REALD-99 (AREALD-99), foram obtidos AREALD-30 e A-OHIP-14. Dois profissionais de odontologia bilíngües com o árabe como língua nativa traduzido de forma independente Inglês REALD-99 palavras e OHIP-14 para o árabe. Tradutores foram instruídos a visar a equivalência conceitual das palavras, mas não a tradução literal. Um painel de especialistas foi convocada com três indivíduos bilíngües (dois deles eram profissionais de medicina dentária) para resolver as discrepâncias entre as versões traduzidas de forma independente. Além disso, um tradutor profissional independente retraduzida a versão árabe para o Inglês e não existiam discrepâncias entre as versões originais em inglês e back-traduzidas de AREALD-99 e A-OHIP-14. AREALD-99 e A-OHIP-14 questionário eram piloto testado em uma amostra de conveniência de vinte pacientes que visitam as clínicas dentárias para avaliar rosto e conteúdo validade. Os participantes foram questionados sobre as dificuldades em compreender os itens e as alterações necessárias foram feitas em conformidade. De Instrumentos utilizados
entrevistas estruturadas foram realizadas por dois entrevistadores bilíngües. Cada participante foi fornecido com a lista de palavras mencionadas no AREALD-99 [6], que também incluiu as palavras de AREALD-30 e foi convidado a lê-los em voz alta. Cada pronúncia correta imediato para a palavra recebeu uma marca, enquanto pausas, hesitações e repetições recebeu uma marca 0. A pontuação total para AREALD-30 e AREALD-99 variou, portanto, 0-30 e 0-99, respectivamente (maior pontuação total sugere maior nível de alfabetização dental). Outras características fundo registradas foram informações sócio-comportamentais, como idade, sexo, nível de escolaridade, dental padrão visitar e estado de saúde dental auto-percepção (gravado em uma escala de Likert de cinco pontos: excelente, muito bom, bom, regular e ruim). Além disso, A-OHIP-14 foi administrada. OHIP-14 é um questionário auto-administrado que mede a qualidade de vida utilizando 14 itens em sete dimensões: limitação funcional, dor física, desconforto psicológico, deficiência física, deficiência psicológica, incapacidade social e handicap. Cada dimensão é medida por duas questões [17]. A pontuação geral OHIP-14 para cada indivíduo é calculada somando-se escores de cada item, maiores OHIP-14 pontuações sugerem mais pobre relacionada à saúde de qualidade oral de vida. metodologia de pontuação similar foi adotada para marcar A-OHIP-14.
estatística A análise
Para investigar a confiabilidade do AREALD-30, consistência interna e confiabilidade teste-reteste foram computados. A consistência interna foi avaliada por meio do coeficiente α Cronbach. AREALD-30 era esperado para ser internamente consistente se ele adquiriu um coeficiente α de pelo menos 0,70 [18]. Para avaliar a estabilidade da AREALD-30 através vezes, a análise de confiabilidade teste-reteste foi realizado e os coeficientes de correlação intra-classe (ICC) foram computados (acordos ICC; & lt; 0,40-pobres justo, 0,41-0,60 moderada, 0,61 -0,80-bom, & gt; 0,80-excelente) [19]. Além do ICC, estatística kappa também foi calculado para avaliar o grau de concordância entre as administrações subsequentes de AREALD-30 e AREALD-99. (Acordos Kappa; & lt; 0.20-pobres; 0,21-0,40-feira; 0,41-,60 moderada; ,61-,80 substancial; 0,81-1,00-quase perfeita) [20]. Para avaliar a validade do nosso instrumento, convergente, discriminante, preditiva e construir foram realizados testes de validade. Para a validade convergente, correlações de Spearman foram calculados entre AREALD-30 e AREALD-99. A distribuição da AREALD-30 entre os diferentes níveis de ensino foi testado para explorar validade discriminante e confirme as diferenças, através de um teste não paramétrico (Kruskal-Wallis). Para validade preditiva, a correlação de AREALD-30 com o estado de saúde bucal percebida, hábitos que visitam dentários e A-OHIP-14 foram calculados. Para avaliar a validade de construto da AREALD-30 com base em um modelo conceitual, foi realizada confirmação Análise Factor (CFA). CFA avaliada a validade de construto ea dimensionalidade do AREALD-30. O método escolhido para a estimação do modelo CFA foi 'ponderados mínimos quadrados "com matriz de covariância assintomática devido à natureza ordinal dos dados. O ajuste do modelo aos dados foi avaliada usando os seguintes índices: a bondade Qui-quadrado de Estatística de ajuste, Índice Fit Comparativo (CFI; varia de 0 a 1, com valores & gt; 0,90 aceitável), Índice Fit não-Normed (NNFI; varia de 0 a 1, com valores & gt; 0,90 aceitáveis), Root Mean-Squared erro de aproximação (RMSEA varia de 0 a 1, com valores & lt; 0,08 aceitáveis), Padronizado Root Mean-quadrado residual (SRMR varia de 0 a 1, com valores & lt; 0,08 aceitável) e parcimoniosas Índice Fit Normed (PNFI) [21]. Enquanto a maioria das análises tradicionais psicométricas focar pontuação total do instrumento, os modelos de Teoria de Resposta (IRT) considerar cada item de um determinado instrumento como característica única [22]. Uma vez que a versão original do REALD-30 foi projetado para ter uma dimensão, a unidimensionalidade do AREALD-30 também foi avaliada em uma análise Rasch utilizando o Modelo de crédito parcial [23]. A abordagem de análise de Rasch tenha sido descrita em detalhe noutro local [12]. A qualidade do instrumento escala de avaliação deve incluir o seguinte se a avaliação é para ser bom; 1) modelo de item ajuste, significa extremos gama intervalo quadrado entre 0,5 e 2,0, 2) pessoa e confiabilidade item de estima maior do que 0,81, 3) pessoa separação entre 3,0 e 4,0, 4) inferior a 2% da pontuação não máxima extrema ou mínimo extremas (todas as disciplinas ficando a questão certo ou errado), e 5) por cento da variação dos dados explicada por medidas deve ser entre 60% e 70% [24]. Além disso, a qualidade produto foi avaliada determinando se todos os itens correlacionados positivamente com a pontuação total. Os dados foram analisados usando a versão do programa Winsteps 3.61.2 (Winsteps, Chicago, IL, EUA), bem como LISREL 8.80.
Resultados
A maioria dos participantes eram adultos jovens e que a idade média da população estudada foi de 28,7 anos. A Tabela 1 mostra que havia mais participantes do sexo masculino do que do sexo feminino ea maioria dos indivíduos eram graduados universitários. Aproximadamente, um terço (32,8%) da população do estudo nunca tinha ido a um dentista. baixa audiência e excelentes do estado de saúde bucal percebida foram fornecidas por alguns participantes ea maioria dos assuntos registrados justas para muito boa rating.Table 1 características de fundo da população do estudo (n = 177)
Característica
n (%)
AREALD-30
AREALD-99
Média (DP)
Média (DP)
Sexo
machos
110 (62,1%)
21,6 (6,9)
74,1 (20,3)
fêmeas
67 (37,9%)
22,5 (6,8)
76,4 (20,6)
Educacional estatuto
primária
6 (3,4%)
15,5 (10,1)
55,2 (34,2)
Intermediário
9 (5,1%)
19,3 (7,3)
69,7 (21,6)
secundária
44 (24,9%)
21,5 (4,8)
72,9 (15,9)
graduação
107 (60,5%)
22,7 (6,5)
77,9 (18,8)
Pós-graduação
11 (6,2%)
23,3 (4,6)
78,3 (13,3)
visita Dental
Visitou dentro de 6 meses anteriores
46 (26,0%)
22,6 (5,7)
76,5 (16,1)
Visitou dentro anterior 6 -12 meses
73 (41,2%)
22,8 (6,6)
78,5 (18,1)
Nunca foi para dentista
58 (32,8%)
20,2 (7,6)
69,0 (24,5)
auto-percepção do estado de saúde bucal
Pobre
17 (9,6%)
17,8 (8,4)
63,0 (28,4)
Fair
59 (33,3%)
21,9 (7,4)
75,9 (20,7)
Boa
47 (26,6%)
22,3 (5,6)
75,1 (16,7)
Muito bom
38 (21,5%)
22,7 (6,5)
76,4 (19,1)
Excelente
16 (9,0%)
23,8 (6,0 )
80,0 (19,8)
n -. número de participantes
Confiabilidade
a consistência interna dos instrumentos de reconhecimento, tanto a palavra árabe era bom, Cronbach de alfa verificou-se ser 0,89 e 0,91 para AREALD-30 e AREALD-99, respectivamente. O ICC usado para examinar a confiabilidade teste-reteste foi maior do que 0,90 para todos os instrumentos, indicando que houve uma excelente concordância entre as administrações repetidas (Tabela 2) .table 2 estatística descritiva e confiabilidade do AREALD-30 e AREALD-99
Média
SD
mínima
máxima
Cohen kappa
ICC (IC 95%)
alfa de Cronbach
AREALD-30
21,97
6,85
0
30
0,83
0,992 (0,979-0,997)
0,89
AREALD-99
74,94
20,37
5
99
0,81
1,00 (0,999-1,00)
0,91
Validade
AREALD-30 correlacionada significativa e positivamente com a outra ferramenta de literacia em saúde oral, AREALD-99 (Tabela 3). No entanto, AREALD-30 não se correlacionou significativamente com A-OHIP-14, o estado de saúde bucal percebida e hábitos que visitam dentários. Houve diferenças significativas em AREALD-30 entre categorias de níveis educacionais dos indivíduos (p = 0,02). maior pontuação na AREALD-30 foram vistos em adultos com maior escolaridade (Tabela 1). AREALD-30 foi testado para a estrutura de fator original (Modelo 1) usando CFA e os resultados indicaram que os índices de ajuste não preenchia os critérios de adequação do modelo aceitável. De acordo com a saída LISREL, foram necessárias algumas modificações para melhorar. O modelo de dois fatores (Modelo 2) demonstraram um ajuste melhor do que o modelo 1 (χ2 = 1803,87, df = 405). Outros índices de ajuste indicaram melhor ajuste, bem como (CFI = 0,89, NNFI = 0,88, PNFI = 0,79, RMSEA = 0,14) .table 3 Spearman coeficientes de correlação de AREALD-30 com AREALD-99, A-OHIP-14, auto-percebida por via oral estado de saúde e hábitos de visita dental
99 AREALD-
A-OHIP-14
condições de saúde bucal auto-percepção
Dental visitar hábitos
AREALD-30
0,959 *
-0,105
0,136
-0,142
* p & lt; . 0,01
análise de Rasch AREALD-30 é apresentada na Tabela 4. O ajuste em-estatísticas média-quadrado para AREALD-30 foram todos dentro da gama desejada de 0,50-2,0. Como as estatísticas média-quadrado roupa são mais sensíveis a outliers, alguns itens foram fora do intervalo (gengiva, açúcar, fumo, fio dental, extração e escova). As estimativas de confiabilidade pessoa e de itens (alfa de Cronbach) foram de 0,86 e 0,98, respectivamente; facilmente satisfazer as quantidades desejadas. O índice pessoa separação foi de 2,45 com extremos e 2,80 sem extremos; quase cumprir o desejado 3,0. Vinte e dois participantes atingiram uma pontuação máxima (12,4%) e um participante recebeu uma pontuação mínima (0,6%). A quantidade de variância explicada por medidas Rasch foi de 50,9%. Finalmente, todos os itens foi positivamente correlacionada com a medida estimada. A correlação média foi de 0,53 (SD = 0,11), com uma gama compreendida entre 0,25 e 0,66. A Figura 1 mostra os dados empíricos para ajuste do modelo matemático pelo modelo, dados e intervalos de confiança de 95% em torno da medida plotagem. O eixo vertical é a pontuação esperada no item média em função do eixo horizontal, que é a estimativa Rasch da alfabetização dental. A linha curva de espessura é o modelo matemático Rasch, as linhas mais finas em ambos os lados são o intervalo de confiança de 95% do modelo, eo 'x se juntou pela linha irregular são os dados empíricos. O acordo firme entre os dados reais e o modelo matemático sugere bons dados para modelar o ajuste. O modelo matemático explica 50,9% da variância nas observações, com diferentes conhecimentos dos participantes que explicam 21,3% e os diferentes dificuldade dos itens que explicam 29,6%. As exceções são na extremidade inferior extremo da escala e da maior extremo da escala em que os intervalos de confiança de 95% sugerem menos precisão na análise estimates.Table 4 Rasch de AREALD-30
Itens
item significa
Infit MNSQ
Infit ZSTD
Outfit MNSQ
Outfit ZSTD
Temporomandibular
0.34
1.08
0.5
1.34
0.6
Hypoplasia
0.36
0.78
-1.4
0.50
-0.2
Plaque
0.42
0.85
-1.0
1.37
0.6
Braces
0.49
1.37
2.30
1.52
0.80
Cellulitis
0.45
0.85
-1.0
0.82
0.0
Apicoectomy
0.49
1.18
1.0
1.14
0.4
Fluoride
0.63
0.74
-1.60
0.54
-1.0
Bruxism
0.66
0.71
-1.8
0.77
-0.3
Pulp
0.65
0.83
-0.9
1.36
0.8
Periodontal
0.62
0.86
-0.7
0.61
-0.8
Enamel
0.60
0.92
-0.3
0.71
-0.5
Restoration
0.71
0.64
-2.1
0.47
-1.3
Fistula
0.63
1.44
2.0
1.42
0.9
Sealant
0.72
1.25
1.2
1.20
0.5
Genetics
0.82
1.10
0.5
1.25
0.6
Incipient
0.81
0.76
-1.1
0.50
-0.9
Dentition
0.81
0.96
0.0
0.55
-0.7
Abscess
0.82
1.09
0.4
1.20
0.5
Malocclusion
0.80
1.13
0.5
0.62
-0.3
Denture
0.89
0.68
-1.2
0.36
-0.6
Gingiva
0.91
1.28
1.0
7.75
3.4
Hyperemia
0.87
0.69
-1.1
0.51
-0.2
Analgesia
0.84
1.11
0.4
0.73
0.1
Sugar
0.93
0.66
-1.0
0.22
-0.4
Smoking
0.94
0.93
0.0
0.33
0.0
Floss
0.93
1.15
0.4
5.25
1.8
Extraction
0.93
1.23
0.6
7.56
2.0
Halitosis
0.96
0.91
0.0
0.20
0.1
Caries
0.95
0.72
-0.4
0.27
0.5
Brush
0.98
1.16
0.4
9.00
2.7
Figura curva característica de 1 ponto médio que descreve dados empíricos para ajuste do modelo matemático. Ele mostra a probabilidade de indivíduos, com diferentes capacidade, marcando corretamente (uma pontuação de 1) em um item da média.
Discussão
Atualmente, não existem instrumentos de alfabetização em saúde bucal disponíveis para uso na língua árabe península do Golfo. Para o nosso conhecimento, este é o primeiro estudo que tentou introduzir e avaliar as propriedades psicométricas de um instrumento de alfabetização de saúde bucal para população de língua árabe. AREALD-30 demonstrou excelente consistência interna e confiabilidade em administrações repetidas. Ele também foi relacionado significativamente para AREALD-99 e nível educacional, portanto, apresentaram boa validade convergente e concorrente.
Literacia em saúde oral pode ser um fator determinante para a saúde oral [25]. Portanto, existe a necessidade de identificar os indivíduos com baixa literacia em saúde bucal em cada população, o que requer instrumentos de alfabetização em saúde bucal apropriadas. Embora os instrumentos de reconhecimento de palavras não são abrangentes e ideal, eles são instrumentos de escolha em ambientes de cuidados de pacientes como eles são fáceis de administrar e tomar muito menos tempo. Amplamente instrumentos de reconhecimento de texto usados no campo da alfabetização de saúde dental são REALD-30 e REALD-99. Embora ambos os instrumentos têm boa confiabilidade interna e validade [6], temos preferido REALD-30 para a adaptação Árabe sobre REALD-99, pois é menos demorado e causa menos peso para o entrevistado. Os proponentes da REALD também têm recomendado o uso de REALD-30. Como não existem instrumentos de reconhecimento de palavras validados em árabe, temos também traduzido REALD-99 para o árabe apenas para avaliar a validade convergente do AREALD-30.
A consistência interna expressa como Cronbach α de ambos AREALD-30 e AREALD-99 verificou-se ser excelente. Estes resultados são consistentes com os de estudos anteriores sobre REALD [6, 7], e Hong Kong Rápida Estimativa de Alfabetização de Adultos em Odontologia (HKREALD-30) [12]. Para avaliar estabilidade temporal, temos também avaliou a confiabilidade teste-reteste, que foi encontrado para ser excelente tanto para AREALD-30 e AREALD-99. AREALD-30 apresentou boa validade convergente e teve uma excelente correlação com AREALD-99. No entanto, AREALD-30 foi limitado em termos de validade preditiva e não poderia se relacionar com A-OHIP-14, o estado de saúde dental auto-percepção ou hábitos que visitam dentários, que são algumas medidas de proxy conhecidos do estado de saúde bucal clínica. A provável razão para não correlações existentes entre AREALD-30 e os resultados de saúde bucal pode ser devido à falta de componentes de alfabetização de saúde comunicativas e críticas em um instrumento de reconhecimento de palavras como AREALD-30, que também pode influenciar os resultados de saúde finais [26]. Além disso, os instrumentos de reconhecimento de texto pode não ser capaz de capturar a alfabetização funcional em sua plenitude [8], que também está relacionado com os resultados de saúde [26]. Em contraste, versões em inglês, REALD-30 [7] e REALD-99 [6], foram significativamente relacionados com OHIP-14. AREALD-30 apresentou boa validade concorrente com melhores valores de literacia sendo relatado por indivíduos com maior nível educacional e vice-versa. Em congruência com este estudo, os dados de amostra nacionalmente representativa dos Estados Unidos também relata que menor nível de escolaridade está associado a literacia em saúde estimada inferior [27].
O CFA mostrou a presença de dois fatores de acordo com o REALD-30 originais [7]. Temos também conduziu a análise Rasch, uma vez que mede a capacidade de uma pessoa e a dificuldade de cada questionário de forma independente, ao longo das continuidades de medição comuns [28]. Além disso, foi um ajuste aceitável para os nossos propósitos, como não estávamos interessados em separar os melhores poucos participantes. Além disso, a análise de Rasch suporta o uso dos itens na sua forma actual como todos eles contribuem para a medida, e todos estão medindo um atributo diferente da alfabetização; como evidenciado por estimativas médias quadrados apropriados [29-31]. Como a roupa estatísticas significam quadrados são mais sensíveis a outliers, alguns itens foram fora do intervalo (Gengiva, açúcar, Fumar, Floss, Extração e escova) na análise de Rasch. Desajuste de itens indica uma falta de relacionamento probabilístico esperada entre o item e outros itens da escala. Isso cria ruído na medição, diminuindo a qualidade do instrumento. itens má adaptação geralmente são removidos até que não haja mais melhorias nos requisitos de ajuste [28, 32]. No entanto, antes de considerar a remoção destas palavras, mais estudos sobre populações maiores são necessários para observar a validade destas conclusões. Além disso, como não estamos preocupados com as medidas extremas e valores extremos, o Infit dizer-quadrados estatísticas são mais úteis para a nossa análise. Os itens não foram removidos como as estatísticas significam quadrados INFIT eram aceitáveis.
Vinte e dois participantes alcançaram uma pontuação máxima (12,4%) e um participante recebeu uma pontuação mínima (0,6%). Como não estávamos preocupados com os indivíduos com maior pontuação, a percentagem de indivíduos com medidas extremas não foi um impedimento para o uso de AREALD-30. O instrumento teve um bom desempenho do mais baixo para faixas superiores - a área de maior interesse. A quantidade de variância explicada por medidas Rasch foi de 50,9%, o que é bastante aceitável para um instrumento sem apostas altas. Finalmente, todos os itens foi positivamente correlacionada com a medida estimada e exibiu um bom ajuste do modelo que suporta o uso do AREALD-30 na avaliação da literacia em saúde bucal
No entanto, o estudo teve algumas limitações.; foi constrangido por um pequeno tamanho da amostra que foi recrutado por um procedimento de amostragem não probabilística de um ambiente de clínica dentária que reduz a generalização dos resultados do estudo. Além disso, ele não avaliaram o estado clínico oral da matéria, que é uma medida de resultado ideal que poderia ser útil para avaliar a validade preditiva do AREALD-30.
Conclusões
O AREALD-30 mostrou excelente confiabilidade em repetiu administrações e demonstrou muito boa consistência interna. Embora, AREALD-30 apresentou boa validade convergente e concorrente, a sua validade preditiva era pobre. A análise Rasch apoiou o uso de AREALD-30, ao estender a informação teoria teste clássico de, além do ajuste da média para o ajuste de cada um dos itens do instrumento a cada um dos assuntos. Cada um dos itens demonstraram ter um bom ajuste para os dados, e os assuntos de interesse foram demonstrados para ajustar o modelo. Outros estudos de amostras maiores selecionados de uma população diversificada são recomendados para avaliar a generalização de AREALD-30. Também seria interessante ver a resposta e sensibilidade do instrumento para mudar ao longo do tempo.
Declarações
Reconhecimento
Os autores gostariam de agradecer ao comitê de ética da Universidade de Jazan para a aprovação do estudo. Os autores não têm financiamento externo para declarar.
Autores 'arquivos enviados originais para imagens
Abaixo estão os links para os autores' arquivos originais apresentados para imagens. 12903_2014_450_MOESM1_ESM.tif Autores 'arquivo original para a figura 1 Conflito de interesses
Os autores declaram que não têm interesses conflitantes.
Autores' contribuições
SKT destinadas ao estudo e contribuíram para a redação do manuscrito. MFAQ, AMZ e MS coordenou o estudo e foram responsáveis pelo trabalho de campo, recolha de dados e a redação. AI, MM e JT fez a entrada de dados e realizada análise estatística. AHP fez a análise estatística complexa. Todos os co-autores leram e aprovaram a versão final do manuscrito.
