Resumen Antecedentes
Para evaluar la fiabilidad y validez del árabe rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (AREALD-30 ) en Arabia Saudita.
Métodos
una muestra de conveniencia de 200 sujetos se acercó, de los cuales 177 aceptaron participar dando una tasa de respuesta del 88,5%. Rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (REALD-99), se tradujo al árabe para preparar el más largo y versiones más cortas de Árabe rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (AREALD-99 y AREALD-30). Cada participante fue provisto de AREALD-99, que también incluye palabras de AREALD-30. Un cuestionario que contiene información socio-conductual y Perfil de Impacto en la Salud Oral Árabe (A-OHIP-14) también se administró. La fiabilidad de la AREALD-30 se evaluó mediante la re-administración a 20 sujetos después de dos semanas. Convergente y validez predictiva de AREALD-30 fue evaluada por sus correlaciones con AREALD-99 y el estado de salud bucal autopercibida, hábitos de visita dentales y A-OHIP-14, respectivamente. La validez discriminante fue evaluada en relación con el nivel de estudios, mientras que la validez de constructo se evaluó mediante análisis factorial confirmatorio (CFA).
Resultados
Fiabilidad de AREALD-30 era excelente, con coeficiente de correlación intraclase de 0,99. Se exhibió buena validez convergente y discriminante, pero pobre validez predictiva. CFA mostró la presencia de dos factores y infit estadísticas de cuadrado medio-AREALD-30 estaban todos dentro del rango deseado de 0,50 -. 2.0 en el análisis de Rasch
Conclusiones
AREALD-30 mostró una excelente fiabilidad, buena validez convergente y concurrente, . pero no para predecir las diferencias entre los sujetos clasificados en base a sus resultados de salud orales
Palabras clave
REALD-30 árabe de Alfabetización de la Salud Dental Palabra instrumento de reconocimiento material complementario Electrónico
La versión en línea de este artículo (doi: 10 . 1186 /1472-6831-14-120) contiene material complementario, que está disponible para los usuarios autorizados.
Antecedentes Francia El siglo XXI requiere un individuo para poseer suficientes habilidades de alfabetización relacionados con la salud, por lo que uno puede entender y poner en práctica los conocimientos o las instrucciones dadas por un trabajador de la salud [1]. conocimiento sobre la salud oral se define como "el grado en que los individuos tienen la capacidad de obtener, procesar y entender la información básica de la salud oral y los servicios necesarios para tomar decisiones de salud adecuada" [2]. Una encuesta llevada a cabo recientemente en el Reino Unido encontró que uno de cada cinco personas carecen de los conocimientos básicos necesarios para entender la información simple que les ayuden a llevar una vida sana [3]. El desarrollo se ve en la psicometría en los últimos diez años ha ayudado a los investigadores a utilizar varios métodos para evaluar los niveles de educación de la salud entre los adultos. Actualmente, el conocimiento sobre la salud general de las herramientas de medición incluyen, Rapid Estimación de Alfabetización de Adultos en Medicina (REALM) [4], Prueba de Alfabetización Funcional de Salud en Adultos (TOFHLA), Actividades de Salud escala de competencia (CLAM) y algunos otros [5].
formar parte de la salud general de la salud oral también requiere una atención suficiente en términos de medición y la mejora de las habilidades de alfabetización dentales de la comunidad. Hasta la rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (REALD-30) fue desarrollado por Lee y sus colegas, no había ningún método disponible para evaluar la alfabetización dental en adultos [6, 7]. En la actualidad, aparte de REALD, los demás instrumentos de alfabetización dentales disponibles son prueba de la Salud de alfabetización funcional en Odontología (TOFHLiD) [8], Instrumento Oral Health Literacy (OHLI) [9], medida integral de Conocimiento de la Salud Oral (CMOHK) [10] y el escrito de 20 ítems pantalla conocimientos sobre la salud dental /médica (realmd-20) [11]. REALD es simple y fácil de administrar, en comparación con otros instrumentos de alfabetización salud oral. Entre estos instrumentos, CMOHK se centra principalmente en las cuestiones orientadas al conocimiento, mientras que TOFHLiD y OHLI tienen derechos y responsabilidades de Medicaid en su contenido, por lo que no válida para los países que carecen de instalaciones de Medicaid. El REALD se hizo y el modelo de REALM y las palabras se tomaron de la Asociación Dental Americana (ADA) Glosario de Terminología común dental. Al principio, este instrumento fue desarrollado como REALD-30 por Lee et al y consistió en treinta terminologías dentales de uso común [7]. Más tarde, otros sesenta nueve palabras se añadieron a hacer un juego más largo, REALD-99, sólo para cubrir una amplia gama de terminologías [6, 7]. Las palabras fueron incorporados en el orden creciente de dificultad y la puntuación total se obtuvo mediante la adición del total, dando un punto por cada palabra pronunciada correctamente. El REALD-30 ha sido probado para la fiabilidad y validez para mostrar su eficacia en la medición del conocimiento sobre la salud dental de los adultos [7, 12, 13]. Sin embargo, las características positivas retratados en la determinación de los niveles de alfabetización se limitan a poblaciones específicas. El uso de avance en el análisis psicométrico puede proporcionar una ventaja en la prueba del instrumento en poblaciones culturalmente diferentes. Para los investigadores saben que los niveles de alfabetización de una población es prácticamente necesario el desarrollo de un instrumento en su lengua materna. Esto ayudará en la implementación de estrategias con el fin de mejorar el nivel de comprensión y comunicación entre los pacientes y los profesionales de la salud.
En los últimos años, un mayor enfoque en la mejora de la salud oral se ha observado en la mayor parte del habla árabe naciones como Arabia Saudita [14]. Teniendo en cuenta la importancia de la alfabetización de la salud oral para un mejor estado de salud bucal, es importante que estar equipado con un instrumento válido para medir el conocimiento sobre la salud dental en el idioma nativo de la región. Hay aproximadamente 25 países con cerca de 200 millones de personas de habla árabe [15] en la península del Golfo y hasta la fecha no existe una herramienta desarrollada en idioma árabe para evaluar conocimientos sobre la salud dental. El objetivo de este estudio fue evaluar la fiabilidad y validez del árabe rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (AREALD-30) en Arabia Saudita.
Métodos Estudio de población
México La población objetivo para el presente estudio constituido pacientes que acuden a la consulta externa de las clínicas dentales de la Facultad de Odontología de la Universidad de Jazan. Los pacientes que cumplían los criterios de inclusión (leer y escribir y mayores de 25 años) fueron invitados a participar y los que proporcionan el consentimiento componen la muestra final. Se invitó a un total de 200 sujetos, de los cuales 177 aceptaron participar dando una tasa de respuesta del 88,5%. Una muestra de 20 pacientes fue llamado después de dos semanas para la evaluación de la fiabilidad. La aprobación ética se obtuvo del comité de ética de la Universidad de Jazan, Arabia Saudita.
traducciones
Una piscina de "palabras relacionadas con la odontología" árabe se construyó mediante la traducción de inglés REALD-99 [6] las palabras en árabe. Organización Mundial de la Salud (OMS) para la traducción y la adaptación de los instrumentos fueron seguidos [16]. Junto con el REALD-99, 14 artículo oral Perfil de Impacto de la Salud (OHIP-14) [17], fue traducida y la versión árabe de REALD-99 (AREALD-99), se obtuvieron AREALD-30 y A-OHIP-14. Dos profesionales de la odontología bilingües con el árabe como su lengua materna traducidos de forma independiente en inglés REALD-99 palabras y OHIP-14 al árabe. Los traductores fueron instruidos para apuntar a la equivalencia conceptual de las palabras pero no la traducción literal. Un grupo de expertos se reunió con tres individuos bilingües (dos de ellos eran profesionales de la odontología) para resolver las discrepancias entre las versiones traducidas de forma independiente. Además, un traductor profesional independiente retrotraducida la versión árabe al Inglés y no hay discrepancias existía entre las versiones original y una copia traducidos inglesas de AREALD-99 y A-OHIP-14. AREALD-99 y A-14-OHIP cuestionario se realizó una prueba piloto en una muestra de veinte pacientes que acuden a las clínicas dentales para evaluar la validez de apariencia y contenido. Los participantes se les preguntó acerca de las dificultades en la comprensión de los elementos y los cambios necesarios se realizaron en consecuencia. Instrumentos utilizados
Se realizaron entrevistas estructuradas por dos entrevistadores bilingües. Cada participante se le proporcionó la lista de las palabras mencionadas en AREALD-99 [6], que también incluyó las palabras de AREALD-30 y se le pide que lea en voz alta. Cada pronunciación correcta inmediata de la palabra recibió 1 punto, mientras que las pausas, vacilaciones y repeticiones recibieron una marca de 0. La puntuación total para AREALD-30 y AREALD-99, por lo varió de 0 a 30 y de 0 a 99, respectivamente (puntuación total más alta sugiere un mayor nivel de alfabetización dental). Otras características de los antecedentes registrados fueron información socio-conductuales como la edad, sexo, nivel de educación, visitar patrón dental y el estado de salud dental de la percepción subjetiva (grabado en una escala Likert de cinco puntos: excelente, muy buena, buena, regular y mala). Además, A-OHIP-14 se administró. OHIP-14 es un cuestionario autoadministrado que mide la calidad de vida utilizando 14 artículos en siete dimensiones: la limitación funcional, dolor físico, malestar psicológico, discapacidad física o psicológica, discapacidad social y para discapacitados. Cada dimensión se mide por dos cuestiones [17]. La puntuación global OHIP-14 para cada individuo se calcula mediante la suma de las puntuaciones de cada elemento, más altas puntuaciones de OHIP-14 sugieren más pobre salud relacionados con la calidad de vida oral. Se adoptó la metodología de puntuación similar al anotar A-OHIP-14
. estadístico El análisis
Para investigar la fiabilidad de la AREALD-30, consistencia interna y fiabilidad test-retest se calcularon. La consistencia interna se evaluó mediante el coeficiente α de Cronbach. AREALD-30 se espera que sea internamente consistente si se adquiere un coeficiente α de al menos 0,70 [18]. Para evaluar la estabilidad de AREALD-30 a través de los tiempos, un análisis de la fiabilidad test-retest se llevó a cabo y se calcularon los coeficientes de correlación intraclase (ICC) (ICC acuerdos; & lt; 0,40-deficiente a regular, 0.41-0.60-moderada, 0,61 -0.80-bueno, & gt; 0,80-excelente) [19]. Además de la CPI, estadístico kappa también se calculó para evaluar el grado de acuerdo entre las administraciones posteriores de AREALD-30 y AREALD-99. (Acuerdos Kappa; & lt; 0.20 a los pobres; 0,21-0,40 de feria; 0.41-0.60-moderada; 0,61 a 0,80 sustancial; 0,81-1,00-casi perfecto) [20]. Para evaluar la validez de nuestro instrumento, convergente, discriminante, predictivo y construir Se llevaron a cabo pruebas de validez. Para la validez convergente, las correlaciones de Spearman entre AREALD-30 y AREALD-99. La distribución de la AREALD-30 a través de diferentes niveles educativos se puso a prueba para explorar la validez discriminante y confirmar las diferencias, a través de una prueba no paramétrica (Kruskal-Wallis). Para la validez predictiva, correlación de AREALD-30 con el estado de salud oral de la percepción subjetiva, hábitos de visita dentales y A-OHIP-14 se calcularon. Para evaluar la validez de constructo de la AREALD-30 basado en un modelo conceptual, se llevó a cabo el análisis factorial confirmatorio (CFA). CFA evaluó la validez de constructo, la dimensionalidad del AREALD-30. El método seleccionado para la estimación de modelo de CFA fue 'ponderado de mínimos cuadrados' con matriz de covarianza asintomáticos debido a la naturaleza ordinal de los datos. El ajuste del modelo a los datos se evaluó mediante los siguientes índices: la bondad Chi-cuadrado de ajuste estadístico, índice de ajuste comparativo (CFI; va de 0 a 1 con valores & gt; 0,90 aceptable), Índice de Ajuste para no Normed (NNFI; rangos de 0 a 1 con valores & gt; 0,90 aceptables), Root Mean-Squared Error de aproximación (RMSEA va de 0 a 1 con valores & lt; 0,08 aceptables), estandarizado de raíz cuadrada media residual (SRMR va de 0 a 1 con valores & lt; 0,08 aceptable) y el Índice de Parsimonious Normed Fit (PNFI) [21]. Mientras que la mayoría de los análisis tradicionales psicométricas se centran en la puntuación total del instrumento, Teoría de Respuesta (IRT) modelos consideran cada elemento de un instrumento dado como rasgo único [22]. Desde la versión original de la REALD-30 fue diseñado para tener una dimensión, la unidimensionalidad de la AREALD-30 también se evaluó en un análisis de Rasch, utilizando el modelo de crédito parcial [23]. El enfoque de análisis de Rasch se ha descrito en detalle en otra parte [12]. La calidad de los instrumentos escala de calificación debe incluir lo siguiente si la calificación es ser bueno; 1) de modelo del artículo en forma, significa extremos rango de alcance cuadrado entre 0,5 y 2,0, 2) la persona y la confiabilidad de los reactivos estima superior a 0,81, 3) persona separación entre 3,0 y 4,0, 4) menos del 2% de las puntuaciones no extrema máxima o mínima extremas (todos los sujetos reciben la pregunta correcta o incorrecta), y 5) por ciento de la variación en los datos explicada por las medidas deben ser entre el 60% y el 70% [24]. Además, la calidad del artículo se evaluó mediante la determinación de si todos los elementos correlacionados positivamente con la puntuación total. Los datos fueron analizados usando la versión del programa Winsteps 3.61.2 (Winsteps, Chicago, IL, EE.UU.), así como LISREL 8.80
.: Resultados de la mayoría de los participantes eran adultos jóvenes y la edad media de la población estudiada fue de 28,7 años. La Tabla 1 demuestra que hubo más participantes varones que en las mujeres y la mayoría de los sujetos eran graduados universitarios. Aproximadamente, un tercio (32,8%) de la población de estudio nunca había ido a un dentista. malas calificaciones excelentes y del estado de salud oral de la percepción subjetiva fueron proporcionados por pocos participantes y la mayoría de los sujetos registraron justas a muy buena rating.Table 1 Características de los antecedentes de la población de estudio (n = 177)
Característica
n (%) guía empresas AREALD-30
AREALD-99
media (DE)
media (DE)
Género
varones
110 (62,1%) guía empresas 21,6 (6,9)
74,1 (20,3)
hembras
67 (37,9%) guía empresas 22,5 (6,8) guía empresas 76,4 (20,6)
Educativo estado
primaria
6 (3,4%) guía empresas 15,5 (10,1)
55,2 (34,2)
Intermedio
9 (5,1%) guía empresas 19,3 (7,3) guía empresas 69,7 (21,6)
secundaria
44 (24,9%) guía empresas 21,5 (4,8) guía empresas 72,9 (15,9)
graduación
107 (60,5%) guía empresas 22,7 (6,5) guía empresas 77,9 (18,8)
post-graduación
11 (6,2%) guía empresas 23,3 (4,6) guía empresas 78,3 (13,3)
visita dental
Visitado
dentro de los 6 meses anteriores
46 (26,0%) guía empresas 22,6 (5,7) guía empresas 76,5 (16,1)
visitadas en 6 -12 meses anteriores
73 (41,2%) guía empresas 22,8 (6,6) guía empresas 78,5 (18,1)
Nunca había estado en el dentista
58 (32,8%) guía empresas 20,2 (7,6) guía empresas 69,0 (24,5)
auto-percepción del estado de salud oral
Pobre
17 (9,6%) guía empresas 17,8 (8,4) guía empresas 63,0 (28,4)
Feria
59 (33,3%) guía empresas 21,9 (7,4) guía empresas 75,9 (20,7)
Bueno
47 (26,6%) guía empresas 22,3 (5,6) guía empresas 75,1 (16,7)
Muy buena
38 (21,5%)
22,7 (6,5) guía empresas 76,4 (19,1)
Excelente
16 (9,0%) guía empresas 23,8 (6,0 )
80,0 (19,8)
n -. número de participantes
Confiabilidad México la consistencia interna de los instrumentos de reconocimiento tanto de la palabra árabe era bueno, de Cronbach alfa se encontró que era 0,89 y 0,91 para AREALD-30 y AREALD-99 respectivamente. El ICC se utiliza para examinar la fiabilidad test-retest fue superior a 0,90 para todos los instrumentos, lo que indica que había una excelente acuerdo entre las administraciones repetidas (Tabla 2) .Tabla 2 Estadística descriptiva y fiabilidad de AREALD-30 y AREALD-99
Mean
SD
mínimo
máximo
Cohen kappa
CPI (IC del 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
página 5
99
0,81
1,00 (0,999 a 1,00)
0,91
Validez
AREALD-30 correlaciona significativa y positivamente con la otra herramienta de conocimiento sobre la salud oral, AREALD-99 (Tabla 3). Sin embargo, AREALD-30 no se correlacionó significativamente con la A-OHIP-14, el estado de salud oral de la percepción subjetiva y hábitos de visita dentales. No hubo diferencias significativas en AREALD-30 a través de categorías de los niveles educativos de los sujetos (p = 0,02). Las puntuaciones más altas en la AREALD-30 se observaron en adultos con mayor nivel de estudios (tabla 1). AREALD-30 fue probado para la estructura original de los factores (Modelo 1) utilizando CFA y los resultados indicaron que los índices de ajuste no cumplían con los criterios del modelo de ajuste aceptable. De acuerdo con la salida LISREL, se requirieron algunas modificaciones para mejorar. El modelo de dos factores (modelo 2) demostró un mejor ajuste que hizo el Modelo 1 (χ2 = 1803.87, df = 405). Otros índices de ajuste indican un mejor ajuste, así (CFI = 0,89, NNFI = 0,88, PNFI = 0,79, RMSEA = 0,14) .Tabla 3 Spearman coeficientes de correlación de AREALD-30 con AREALD-99, A-OHIP-14, la auto-percibida por vía oral estado de salud y hábitos de visita dentales
AREALD 99-A-
OHIP-14
autopercepción del estado de salud oral
dental hábitos visitar
AREALD-30
0,959 * -0,105
0,136 -0,142
* p & lt; . 0,01
análisis de Rasch de AREALD-30 se presenta en la Tabla 4. El ajuste en las estadísticas media cuadrática para AREALD-30 estaban todos dentro del rango deseado del 0,50 - 2,0. Como las estadísticas media cuadrática de la técnica son más sensibles a los valores atípicos, algunos artículos eran fuera del rango (encía, el azúcar, el tabaco, la seda, la extracción y el cepillo). Las estimaciones de la fiabilidad persona y el tema (alfa de Cronbach) fueron 0,86 y 0,98, respectivamente; fácilmente la satisfacción de las cantidades deseadas. La persona separación índice fue de 2,45 y 2,80 con extremos sin extremos; casi se encontraban el deseado 3.0. Veintidós participantes lograron una puntuación máxima (12,4%) y uno de los participantes recibieron una puntuación mínima (0,6%). La cantidad de varianza explicada por las medidas de Rasch fue del 50,9%. Por último, todos los elementos de una correlación positiva con la medida estimada. La correlación promedio fue de 0,53 (SD = 0,11), con un intervalo de 0,25 a 0,66. La Figura 1 muestra los datos empíricos para el ajuste del modelo matemático mediante el trazado de modelo, los datos, y los intervalos de confianza del 95% alrededor de la medida. El eje vertical es la puntuación esperada en el medio de objeto representada frente al eje horizontal que es la estimación de la alfabetización Rasch dental. La línea curva gruesa es el modelo matemático de Rasch, las líneas más finas de los lados son el intervalo de confianza del 95% del modelo, y la 'x se ha unido por la línea dentada son los datos empíricos. El acuerdo firme entre los datos reales y el modelo matemático sugiere buenos datos para el ajuste del modelo. El modelo matemático explica 50,9% de la varianza en las observaciones, con diferentes conocimientos de los participantes que explican 21,3% y la diferente dificultad de los elementos que explican 29,6%. Las excepciones fueron en el extremo inferior de la escala extrema y el extremo superior extremo de la escala, donde los intervalos de confianza del 95% sugiere una menor precisión en el análisis de Rasch estimates.Table 4 de AREALD-30 items
elemento significa
Infit MNSQ
Infit ZSTD
traje 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 1 medio de objeto curva característica que representa los datos empíricos para el ajuste del modelo matemático. Muestra la probabilidad de temas, con diferentes capacidades, anotando correctamente (una puntuación de 1) sobre un elemento de la media.
Discusión de
En la actualidad, no existen instrumentos de educación de la salud oral disponibles para su uso en la península de habla árabe del golfo. Para nuestro conocimiento, este es el primer estudio que ha intentado introducir y evaluar las propiedades psicométricas de un instrumento de conocimiento sobre la salud oral para la población de habla árabe. AREALD-30 demostró una excelente consistencia interna y la fiabilidad de las administraciones repetidas. También se relacionó significativamente con AREALD-99 y el nivel de educación, por lo tanto, exhibió buena validez convergente y concurrente.
Conocimientos sobre la salud oral puede ser un factor determinante para la salud oral [25]. Por lo tanto, hay una necesidad de identificar a los individuos con baja alfabetización en salud bucal en cada población que requiere instrumentos de educación de la salud oral apropiado. Aunque los instrumentos de reconocimiento de palabras no son integrales e ideal, que son instrumentos de elección en los entornos de atención de pacientes, ya que son fáciles de administrar y tomar muy menos tiempo. Ampliamente instrumentos de reconocimiento de palabras usadas en el campo de la alfabetización de la salud dental son REALD-30 y REALD-99. Aunque tanto los instrumentos tienen buena consistencia interna y validez de constructo [6], hemos preferido REALD-30 para la adaptación árabe sobre REALD-99, ya que requiere menos tiempo y causa menos carga para el demandado. Los proponentes de REALD tienen también un uso de REALD-30 se recomienda. Como no existen instrumentos validados de reconocimiento de palabras en árabe, también hemos traducido REALD-99 al árabe sólo para evaluar la validez convergente de AREALD-30. Francia El consistencia interna expresada como Cronbach α de ambos AREALD-30 y 99-AREALD se encontró que era excelente. Estos resultados son consistentes con los de estudios anteriores sobre REALD [6, 7] y Hong Kong rápida Estimación de Alfabetización de Adultos en Odontología (HKREALD-30) [12]. Para la evaluación de la estabilidad temporal, también hemos evaluado la fiabilidad test-retest, que resultó ser excelente tanto para AREALD-30 y AREALD-99. AREALD-30 exhibió una buena validez convergente y tenía una excelente correlación con AREALD-99. Sin embargo, AREALD-30 fue limitado en cuanto a la validez predictiva y no podía relacionarse con A-OHIP-14, el estado de salud dental de auto-percibida o hábitos de visita dentales, que son unas cuantas medidas aproximadas conocidas del estado de salud oral clínica. La razón probable de correlaciones existentes entre los resultados de salud oral AREALD-30 y podría ser debido a la falta de elementos de alfabetización de la salud comunicativas y críticos en un instrumento de reconocimiento de palabras como AREALD-30 que también puede influir en los resultados finales de salud [26]. Por otra parte, los instrumentos de reconocimiento de palabras podrían no ser capaces de captar la alfabetización funcional en toda su plenitud [8], que también se relaciona con los resultados de salud [26]. Por el contrario, las versiones en inglés, REALD-30 [7] y REALD-99 [6], se relacionaron significativamente con OHIP-14. AREALD-30 exhibió una buena validez concurrente con mejores puntajes de alfabetización siendo reportados por los sujetos con mayor nivel de instrucción y viceversa. En congruencia con este estudio, los datos de la muestra representativa a nivel nacional de los Estados Unidos también informa que menor nivel educativo se asocia con la salud de alfabetización estimada más baja [27]. Francia El CFA mostró la presencia de dos factores de acuerdo con el original REALD-30 [7]. También hemos llevado a cabo el análisis de Rasch, ya que mide la capacidad de una persona y la dificultad de cada cuestionario de forma independiente, a lo largo de los continuos comunes de medición [28]. Además, era un ajuste aceptable para nuestros propósitos ya que no estábamos interesados en separar la parte superior unos participantes. Además, el análisis de Rasch es compatible con el uso de los elementos en su forma actual, ya que contribuyen a la medida, y todos están midiendo un atributo diferente de la alfabetización; como lo demuestran las estimaciones medias-cuadrado apropiadas [29-31]. A medida que el equipo de estadísticas cuadrada media son más sensibles a los valores atípicos, algunos artículos eran fuera del rango (encía, azúcar, fumar, hilo dental, cepillo de extracción y) en el análisis de Rasch. Inadaptado de artículos indica una falta de la relación probabilística esperada entre el elemento y otros elementos de la escala. Esta introducir ruido en la medición, la disminución de la calidad del instrumento. misfitting temas generalmente se retiran hasta que no haya una mejora adicional en las exigencias de aptitud [28, 32]. Sin embargo, antes de considerar la eliminación de estas palabras, se necesitan más estudios sobre las poblaciones más grandes para observar la validez de estos resultados. Además, ya que no estamos interesados en las medidas extremas y valores atípicos, la Infit media cuadrática estadísticas son más útiles para nuestro análisis. Los artículos que no fueron retirados como las estadísticas InFit cuadrada media eran aceptables.
Veintidós participantes lograron una puntuación máxima (12,4%) y uno de los participantes recibieron una puntuación mínima (0,6%). Ya que no estábamos preocupados por los sujetos con puntuaciones más altas, el porcentaje de sujetos con medidas extremas no fue un impedimento para el uso de AREALD-30. El instrumento funcionó bien desde la parte inferior de los rangos superiores - el área de mayor interés. La cantidad de varianza explicada por las medidas de Rasch fue del 50,9%, lo cual es bastante aceptable para un instrumento sin apuestas altas. Por último, todos los elementos de una correlación positiva con la medida estimada y exhibió un buen ajuste del modelo que apoya el uso de la AREALD-30 en la medición de conocimientos sobre la salud oral de
Sin embargo, el estudio tuvo algunas limitaciones.; estaba limitada por un pequeño tamaño de la muestra que fue reclutado por un procedimiento de muestreo no probabilístico de un ambiente de clínica dental que reduce la posibilidad de generalizar los resultados del estudio. Además, no evaluó el estado clínico bucal de los sujetos, que es una medida de resultado ideal que puedan ser de utilidad en la evaluación de la validez predictiva de la AREALD-30.
Conclusiones Francia El AREALD-30 mostró una excelente fiabilidad en repetidas administraciones y ha demostrado muy buena consistencia interna. Aunque, AREALD-30 exhibió buena validez convergente y concurrente, su validez predictiva era pobre. El análisis de Rasch apoyó el uso de AREALD-30, mediante la ampliación de la información clásica teoría de los tests de, más allá del ajuste de la media para el ajuste de cada uno de los artículos en el instrumento para cada uno de los sujetos. Cada uno de los artículos demostrado tener buen ajuste a los datos, y los motivos de preocupación fueron demostradas para ajustar el modelo. Se recomiendan más estudios sobre muestras de mayor tamaño seleccionados de una población diversa de evaluar la posibilidad de generalizar AREALD-30. También sería interesante ver la respuesta y la sensibilidad del instrumento para cambiar a través del tiempo.
Declaraciones
Reconocimiento
Los autores quieren dar las gracias al comité de ética de la Universidad de Jazan para la aprobación del estudio. Los autores no tienen financiación externa para declarar.
Los autores originales presentados archivos de imágenes
A continuación se presentan los enlaces a los archivos de los autores presentados original para imágenes. 12903_2014_450_MOESM1_ESM.tif autores archivo original de la figura 1 Conflicto de intereses México La autores declaran que no tienen intereses en competencia.
Autores de las contribuciones
SKT diseñado el estudio y ha contribuido a la escritura manuscrita. MFAQ, AMZ y MS coordinado el estudio y fueron responsables de los trabajos de campo, recopilación de datos y la escritura manuscrita. AI, MM y JT hicieron la entrada de datos y el análisis estadístico realizado. AHP hizo el análisis estadístico complejo. Todos los co-autores leído y aprobado la versión final del manuscrito.
