Sredinja medicinska knjinica

Brangan, Sanja (2011) Razvoj formula itkosti za zdravstvenu

komunikaciju na hrvatskom jeziku [Developing readability formulas

for healthcare communication in Croatian language]. Doktorska

disertacija, Sveuilite u Zagrebu.

http://medlib.mef.hr/1414

University of Zagreb Medical School Repository

http://medlib.mef.hr/

SVEUILITE U ZAGREBU

MEDICINSKI FAKULTET

Sanja Brangan

Razvoj formula itkosti

za zdravstvenu komunikaciju na hrvatskom jeziku

DISERTACIJA

Zagreb, 2011.

Rad je izraen na koli narodnog zdravlja Andrija tampar, Medicinskog

fakulteta, Sveuilita u Zagrebu.

Mentor rada: doc. dr. sc. Gorka Vuleti Mavrinac

Redni broj rada:

S A D R A J

1. UVOD ................................................................................................................. 1

1.1. Zdravstvena komunikacija .. 2

1.2. Zdravstvena pismenost .. 16

1.2.1. Testiranje zdravstvene pismenosti . 21

1.3. itanje i italaka sposobnost . 23

1.4. itkost i formule itkosti . 26

1.4.1. Polazite i razvoj formula itkosti .. 27 1.4.2. Formule itkosti za engleski jezik .. 30 1.4.3. Formule itkosti za neenglesko govorno podruje . 44 1.4.4. Kritike i ogranienja formula itkosti . 50

2. HIPOTEZE I CILJEVI ISTRAIVANJA ........................................................... 52

3. MATERIJALI I METODE ................................................................................... 53

4. REZULTATI ......................................................................................................... 57

5. RASPRAVA ...................................................................................................... 84

6. ZAKLJUCI ................................................................................................... 100

7. SAETAK ....................................................................................................... 101

8. SUMMARY ........................................................................................................ 102

9. LITERATURA .................................................................................................... 103

10. IVOTOPIS .................................................................................................... 113

11. PRILOZI

11.1. Prilog 1 11.2. Prilog 2

1

1. UVOD

Disertacija pod gore navedenim naslovom izraena je u okviru znanstvenog projekta

Razvoj modela i instrumenta za ocjenu zdravstvene pismenosti u Hrvatskoj, kojeg

financira Ministarstvo znanosti, obrazovanja i sporta Republike Hrvatske pod brojem

108-1080317-0313. Svrha cjelokupnog projekta je razviti model i instrument za ocjenu

zdravstvene pismenosti koji e biti prilagoen zdravstvenom sustavu u Hrvatskoj, kao i

jeziku hrvatske populacije. Rezultati projekta bi trebali omoguiti uvoenje zdravstvene

pismenosti kao one determinante zdravlja za koju u Hrvatskoj jo uvijek ne postoje niti

podaci, niti instrument odnosno model kojim bi se ti podaci mogli prikupljati, a vanost

i hitnost razvoja takvog instrumenta potvruje injenica da se u 2011. godini oekuju

prvi podaci o zdravstvenoj pismenosti u dravama Europske unije 1 . Pretpostavka je

da e rezultati projekta omoguiti bolju identifikaciju onih rizinih skupina u

zdravstvenom sustavu kojima je pristupanost zdravstvene zatite smanjena zbog ove

determinante zdravlja, to e za posljedicu imati veu orijentiranost ka pacijentu te

poveanje kvalitete zdravstvene zatite uz smanjenje trokova.

Svrha ove disertacije je da se za potrebe gore navedenog projekta razvije model za

kvantitativnu ocjenu kompleksnosti pisanih materijala, to je polazite za izradu

instrumenta kojim e biti mogue procijeniti zdravstvenu pismenost, a takav model ne

postoji za hrvatski jezik. Pretpostavka je da e primjena rezultata ove disertacije

pridonijeti smanjivanju zdravstvenih nejednakosti u pristupanosti zdravstvene zatite s

2

komunikacijskog aspekta, ali da e istovremeno postaviti temelje za razvoj slinih

modela u drugim zemljama neengleskog govornog podruja.

Disertacija obuhvaa pregled relevantne strune literature iz podruja koja su nuna za

opis vanosti i upotrebe formula itkosti u podruju zdravstva, a to su svakako:

zdravstvena komunikacija, zdravstvena pismenost, testovi za ocjenu funkcionalne

zdravstvene pismenosti, itanje i italaka sposobnost te formule itkosti kroz povijesni

pregled, pregled po vrstama i upotrebi za razliite jezike.

Za potrebe ovog istraivanja, a sukladno empirijskim studijama itkosti za druge jezike,

analiza tekstova obuhvaa kvantitativnu kontrastivnu analizu prijevodnih tekstova na

engleskom i hrvatskom jeziku, razliite kompleksnosti, a koji su javno dostupni te nije

potreban pismeni pristanak za njihovo koritenje.

1.1. Zdravstvena komunikacija

Za potrebe ovoga rada pojam zdravstvena komunikacija koristit e se u uem smislu

komunikacije izmeu lijenika te ostalih zdravstvenih djelatnika i pacijenata, korisnika

zdravstvene zatite, u svrhu promicanja zdravlja i spreavanja bolesti. To obuhvaa

komunikaciju u onim osjetljivim podrujima za koja je uspjena komunikacija od

presudne vanosti, kao naprimjer kod informiranog pristanka, kod prikupljanja podataka

od pacijenata, kod znanstvenih istraivanja koja ukljuuju pacijente, komunikaciju s

pojedinim skupinama pacijenata ili s opom populacijom i slino.

3

Uspjena komunikacija ima glavnu ulogu u odnosu lijenik-pacijent budui da

istraivanja pokazuju da ona pozitivno utjee na zadovoljstvo i suradljivost pacijenata te

na ishode lijeenja, a ujedno smanjuje trokove zdravstvene zatite i time poveava

ukupnu kvalitetu zdravstvene zatite 2-5 . To naroito dolazi do izraaja kod

informiranog pristanka, gdje se od pacijenata oekuje da sudjeluju u procesu

odluivanja time to odvaguju koristi i rizike preporuenih vrsta lijeenja 6 . Kako bi

bili kompetentni sudionici u odluivanju, pacijenti moraju razumjeti to same preporuke

znae i prodiskutirati ih s lijenicima na adekvatan nain. Tek tada mogu aktivno

sudjelovati u toj komunikacijskoj interakciji, to je pretpostavka za zajedniko

donoenje odluka 7 . Informirani pristanak, ili tonije pristanak informiranog,

obavijetenog pacijenta, znai da pacijent razumije svoju situaciju, zna posljedice

razliitih odluka od kojih jednu treba donijeti i da je osposobljen donijeti odluku bez

straha i bez pritisaka koji bi mogli smanjiti njegovu sposobnost donoenja odluke 8 .

Pacijenti imaju pravo odluivati i dobiti sve dostupne relevantne informacije kako bi

mogli odluivati. Meutim, dobivanje suglasnosti od pacijenta nije jednokratni in, to je

proces koji se treba uspostaviti kroz cijeli odnos izmeu lijenika i pacijenta 9 . U

svakom sluaju, vanost informiranog pristanka lei u injenici da on pokazuje kako je

dolo do nekog razgovora izmeu lijenika i pacijenta, odnosno ispitanika u klinikim

istraivanjima, da se barem vidi pokuaj da se prava pacijenata tite na ovaj nain. Osim

toga, ne samo da je informirani pristanak od iznimne vanosti za etiko ravnanje bilo

koje medicinske intervencije, ve on pridonosi jaanju odnosa lijenik-pacijent te

poveava vjerojatnost uspjeha dijagnostikih, terapijskih i istraivakih intervencija

10 .

4

U klinikoj praksi lijenik se svakodnevno suoava s nizom problema vezanih za

informirani pristanak. Jedan od njih je koliina informacija koja je nuna za informirani

pristanak. Da li je uope mogue dati potpunu i cjelovitu informaciju? Moraju se

odabrati oni podaci koji su relevantni za pacijenta i koji e ga osposobiti za donoenje

kompetentne odluke 11 . U protivnom, premalo ili previe informacija moe dovesti do

kontraproduktivnog uinka: pacijent e se aliti da mu nije sve reeno ili e se aliti da

je pretrpan gomilom detalja od kojih ne moe razluiti ono bitno. Osim fiziologije i

metodologije koju e primijeniti, lijenik treba objasniti i etiologiju i tijek bolesti, dobre

i loe strane razliitih mogunosti lijeenja, relativne rizike, oekivano trajanje

oporavka te kako se ono moe poboljati, koja je podrka dostupna, dugorone

posljedice bolesti uz daljnje lijeenje, nuan oprez i promjene u nainu ivota koji moe

poboljati tjelesno i duevno zdravlje 12 .

Novija istraivanja komunikacijskog aspekta odnosa lijenik-pacijent potvruju vanost

informacija i jezika kojim se slui lijenik. Cassell uoava kako korektna informacija

moe biti vano terapijsko sredstvo, jer smanjuje nesigurnost, osigurava osnovu za

akciju i jaa odnos izmeu lijenika i pacijenta 13 . No, brojna istraivanja takoer

pokazuju da pacijenti vrlo malo pamte odnosno razumiju od onoga to im je kroz proces

informiranja dano na znanje 14,15 . Istraivanje Lloyda i sur. 16 o informiranju

pacijenata pokazuje da je samo jedan pacijent od ukupno 71 zapamtio informacije o

opisanim rizicima. Gattelarijeva i sur. 17 dobivaju sline rezultate s pacijentima s

karcinomom: manje od 20% ih je znalo kolika je vjerojatnost da im lijeenje izlijei

bolest.

5

Komunikacija je, openito gledano s aspekta teorije komunikacije, prenoenje

obavijesti kojim se eli postii neki uinak 18 . Postoje razliiti modeli komunikacije.

Stariji modeli komunikacije smatrali su informaciju nekom vrstom predmeta koji kroz

kanal prelazi od jedne osobe drugoj, npr. interpersonalnim kanalom ili masovnim

medijem. Unutar takvog modela, ako nema smetnji i ako poiljatelj posjeduje dovoljno

komunikacijske vjetine, primatelj informacije razumjet e znaenje poruka to ih alje

izvor 19 . Takav je i model komunikacije zasnovan na matematikoj teoriji autora

Claudea Shannona i Warrena Weavera, kojeg objanjavaju u knjizi Mathematical

Theory of Communication iz 1949. godine 20 . James Lutkin prikazuje komunikaciju

takoer matematiki, tj. dajui formulu komunikacijskog procesa. On smatra da, kada se

reduciraju tehniki elementi i nevane varijable, odnosno kada se jezik standardizira i

koliina podataka ogranii, najvaniji dio komunikacije ostaje govornikova elja za

komuniciranjem 21 .

Noviji modeli komunikacije komunikatore vide drugaije, tj. kao da se nalaze u

aktivnosti predvianja, ili da su proizvoai znaenja. Ljudi selekcioniraju

informacije na osnovi svojih potreba, elja i mogunosti. Znaenja koja e iz njih izvesti

pod utjecajem su povezivanja ili integracije s prethodnim iskustvom, kao i naih potreba

i oekivanja 19 . To znai da se znaenje neke poruke formulira tek u svijesti njenog

primatelja, jer ovisi o sociolokim, psiholokim, kulturnim, formalno-jezinim i drugim

obiljejima ili ogranienjima procesa komuniciranja. To ujedno znai da odailjatelj

poruke nikada ne moe biti potpuno siguran da e primatelj tu poruku ispravno i

potpuno razumjeti 22 .

6

Prema teoriji informacija, teoriji koja kvantificira informaciju, odreujui njezinu

vrijednost na osnovi doprinosa poznavanju situacije, poruke moraju smanjivati

neizvjesnost da bismo ih mogli smatrati informacijama 19 . Za potrebe komunikacije,

svaki jezik od mnogih moguih alternativa uvijek koristi samo ogranien broj. Drugim

rijeima, opseg informativnosti datog elementa ovisi o stupnju do kojega se on moe

predvidjeti na osnovu konteksta 20 . Predvidljivost nekog elementa je vrlo vana za

prepoznavanje govora. Razumljivost moe biti znatna ak i kada nedostaju vani

elementi. Kontekst u kojem neki iskaz nastaje, vanjske okolnosti, kao i sve to je prije

njega reeno, u velikoj mjeri ograniavaju stvarne mogunosti izbora. Tako kontekst

kao oblik redundantnosti, olakava komunikaciju 20 . Ljudi esto upotrebljavaju rijei

kao da one za svakoga imaju ista znaenja, a u stvarnosti moemo smatrati velikom

sreom kad osoba s kojom razgovaramo razumije velik dio naih znaenja na jednak

nain kao to to mi inimo 19 . Jedna od glavnih zapreka razmjeni informacija sastoji

se u razlikama znaenja to ih ljudi pridaju istim rijeima ili djelima. To je jedan od

osnovnih razloga zbog kojih ljudi nailaze na tekoe u komuniciranju. Ljudi

komuniciraju poruke, a one su potencijalno smislene i informativne, odnosno mogu

dobiti znaenje. To je znaenje pod utjecajem denotacija i konotacija rijei. Denotativno

znaenje je deskriptivno znaenje koje je zajedniko veini ljudi neke kulturalne

sredine. Konotativno znaenje je osobno znaenje koje nije lako otkriti i koje ne mora

biti zajedniko veem broju ljudi. Budui da su rijei nabijene konotacijama, njihove

interpretacije su viestruke 19 .

Oblikovanje ili konstruiranje poruka nije mogue bez odgovarajuih znanja. U podruju

medicine i zdravstva jedna od mogunosti usvajanja znanja je zdravstvena edukacija od

temeljnih do viih razina, ali laik nikada ne moe dosei razinu strunosti a da i sam ne

7

postane strunjak. Meutim, nedostatak takvog pristupa je injenica da se znanje

neprestano, a u zadnje vrijeme strelovito iri, gdje medicina nikako nije izuzetak ako se

uzmu u obzir nova saznanja, razvitak novih tehnologija i reevaluacija postojeeg znanja

u obliku znanstveno utemeljene medicinske prakse. Jo uvijek postoje velike praznine u

tom znanju pa podatak da je uspjenost lijeenja nepoznata u ak 90% medicinskih

problema u rutinskoj praksi 4 moe djelovati zastraujue za pacijenta. Stoga postoji

potreba da se poruke koje nose informacije ipak prilagoavaju na nain da se prevode

sa strunog na laiki jezik, to se moe nazvati intralingvalno prevoenje 23 . Za

uspjeno oblikovanje i razmjenu znaenja prijeko je potrebno i poznavanje osobe ili

osoba kojima elimo poslati poruke. Istraivai komunikacije jo su od Aristotela bili

svjesni potrebe prilagoavanja poruke sluateljstvu pa se uz karakteristike teksta mora

voditi rauna i o karakteristikama sugovornika 24 . Teak 25 vrlo kratko i jasno

objanjava svrhu komunikacije: Pisati i govoriti znai uvjeriti. Uvjeriti moe onaj tko

zna koga i zato uvjerava te umije pronai najsvrsishodniji izraz za to uvjeravanje.

Kulturno govoriti ili pisati znai funkcionalno iskoritavati rije, u skladu s predmetom,

svrhom i sudionikom komunikacije 25 .

Komunikacija je vrlo vana u fazi postavljanja dijagnoze. Lijenik mora postaviti vrlo

specifina pitanja kako bi pomogao pacijentu da mu prui potrebne informacije koje e

moi prevesti u medicinske podatke i na osnovu njih postaviti dijagnozu. Taj proces

lijenik mora obaviti bez obzira na to koliko zbunjujue ili nepotpune bile informacije

koje mu pacijent daje 26 . Vanost komunikacije za postavljanje dijagnoze posebno je

naglaena u psihoterapiji, o emu svjedoi klasini rad Radlicha i Hollingsheada,

pokazujui da razliit jezik izmeu lijenika i pacijenta moe biti razlog neuspjenosti

lijeenja 27 .

8

Novije izdanje rjenika medicinske etike (The New Dictionary of Medical Ethics) svoje opise pojedinih

pojmova prilagoava aktualnoj filozofiji odnosa lijenik-pacijent. Komunikacija se sagledava kroz

sljedei opis: Neetino je oekivati od lijenika i medicinskih sestara da uinkovito komuniciraju, a da ih

njihovo obrazovanje ne osposobi u neophodnim komunikacijskim vjetinama i strategijama, da im ne da

samopouzdanje kako da ih koriste, te ako ih ne uvjeri u njihovu vrijednost kako za pacijente tako i za njih

same. 28 .

Strunu komunikaciju karakterizira poseban stil. Struna komunikacija ima svoju dugu

povijest, ali je bila jezino zanemarivana pa je tek ezdesetih i sedamdesetih godina 20.

stoljea dobila svoju lingvistiku afirmaciju u okviru sociolingvistike. Sa

sociolingvistikog stajalita, u sreditu pozornosti strune komunikacije nalazi se

strunjak u odreenom znanstvenom podruju ili disciplini, a njegova jezina

kompetencija moe se smatrati pomonim sredstvom u slubi strunih znanja. Kako se

kod jezika struke radi o odmaku od opeg jezika, kada u strunoj komunikaciji sudjeluju

i obini korisnici strunih znanja, komunikacijska barijera moe izazvati osjeaj

bespomonosti do odustajanja od namjere 29 .

Uspjenost interakcije izmeu lijenika i pacijenta ovisi o njihovoj sposobnosti da razumiju jedni druge.

Brojna istraivanja pokazuju da lijenikov neuspjeli pokuaj da pacijentu objasni zdravstveno stanje u

kome se naao na jednostavan nain predstavlja vrlo velik problem odnosa lijenik-pacijent. S druge

strane, mnogi e lijenici rei da je razlog tog neuspjeha to ih pacijenti ne razumiju ili da bi informacije

mogle negativno utjecati na pacijente, a analize pokazuju da lijenici esto upravo izbjegavaju

komunikaciju ili bjee u profesionalni argon 30 . Budui da je iznimno velik postotak onih pacijenata

koji ne razumiju ili ne pamte ono to im lijenik govori o dijagnozi i lijeenju, kao razlog se esto navodi

da je jezik koji lijenici koriste nejasan, da koriste argon te da se ni u znaenju nekih opih termina

lijenik i pacijent ne slau uvijek 31 . U tom se kontekstu i profesionalni jezik tj. argon javlja ne samo

9

kao element profesionalne kulture, ve i kao oblik otpora deprofesionalizaciji struke. Prouavanja

funkcija profesionalnog jezika pokazuju da su one viestruke 32,33 : profesionalni jezik je kondenziran i

time tedi vrijeme u profesionalnoj komunikaciji; olakava meusobno prepoznavanje lanova profesije;

te ima funkciju da javnost dri na distanci, jer ona ne razumije o emu se radi. Profesionalni jezik se

tako koristi za stvaranje distance izmeu lijenika i pacijenta, ali i za odravanje informacijske kontrole

32,33 . Meutim, budui da su lijenici bilingvalni, tj. govore i svakodnevni i struni jezik, dok

pacijenti govore samo svakodnevni jezik, oekuje se od lijenika da svoj jezik prilagode u kontaktu s

pacijentima. Naalost, da se to ne dogaa uspjeno, svjedoe brojni primjeri nesporazuma u komunikaciji,

koji znatno utjeu na zadovoljstvo pacijenata, ali ponekad i na ishod lijeenja 34 .

Zdravstvene informacije za pacijente stoga treba vrlo paljivo planirati i sastavljati

vodei rauna o tome kome su tono namijenjene, u koju svrhu i s kojim ciljevima.

Nakon to se odredi koja je ciljana populacija te utvrde njene sociodemografske

karakteristike, potrebno je odabrati komunikacijski kanal, a zatim i opseg i sadraj

poruke. Nakon dovrenog prilagoavanja informacija ciljanoj populaciji, jo ih je

potrebno testirati na konkretnoj ciljanoj populaciji i po potrebi revidirati 35 .

Za sastavljanje pisanih materijala za pacijente postoje preporuke razliitih udruenja,

ustanova, ali i pojedinih autora. Openito govorei, poruka se mora prilagoditi svakom

pojedinom pacijentu vodei rauna o njegovim osobinama, kao npr. dob, spol,

obrazovanje, zanimanje, ali i o nekim opim karakteristikama jezika koje se pokazuju

uspjenima u komunikaciji. Openiti savjeti ukljuuju sljedee: Ako je zbrka u glavi,

uzalud sva pravopisna pravila i bogatstvo rjenika. 25 ; Pravilno je ono to ljudi

mogu najbolje i najbre shvatiti, a to onaj koji govori najlake moe izraziti. 25 ;

Ono to je najlake rei, najlake je i razumjeti. 25 . Da bi se do takvog rezultata

dolo, mora se proi faza planiranja, gdje se odreuje to sve itatelj mora saznati da bi

10

shvatio poruku, a vodi se rauna o izboru rijei ovisno o tome kakvog e uinka imati

pojedina rije na itatelja 36 .

U svim oblicima komunikacije kada se profesionalaci obraaju laicima i iroj javnosti

moraju u prvom redu voditi rauna o osobinama skupine odnosno pojedinaca kojima se

obraaju. Upravo e komunikacijom uspjeti pomiriti meusobne razlike u miljenju

svojim nastojanjima da dou do zajednikog cilja 37 . Budui da ipak primarno govore

zajednikim jezikom, a ona dopunska terminologija koja je toliko prikladna u

komunikaciji s kolegama moe i mora biti izostavljena odnosno prilagoena novim

sluateljima, na profesionalcima je da pronau nain kako se jezino pribliiti i

prilagoditi u novoj situaciji i ostati razumljivi i drugima 36 .

Davisova 37 predlae nekoliko strategija kako se profesionalci, prvenstveno

znanstvenici, trebaju prilagoavati svojoj laikoj publici. Na prvom mjestu je

identifikacija publike, gdje su najvaniji imbenici za razumijevanje publike njihova

dob i obrazovna razina. U svakom sluaju, kakva god prilagodba bila nuna, ne postoji

nikakav opravdan razlog zato komunikacija ne bi mogla biti uspjena. Bitno je samo da

se nove informacije nadoveu na ono to je ve poznato odreenoj publici, tj. da se

gradi na njenom iskustvu 37 . Drugi vaan korak je jasno utvrditi cilj i svrhu

komunikacije. Bitno je razluiti to e se rei, s kojim ciljem i do koje irine, jer u

ogranienom vremenu usmene komunikacije ili ogranienom prostoru pisanog teksta

odmah mora biti vidljivo to je bitno, a to su dodatne obavijesti. Zanimanje publike za

izlaganje koje se nudi ponekad je neobino vano kako za odravanje panje, tako i za

razumijevanje reenog odnosno napisanog. Isto tako, iskrenost izlaganja, to e ponekad

znaiti i priznanje neznanja, samo e pojaati povjerenje u izlagatelja 37 . Od

11

preporuenih tehnika, Davisova spominje jednostavnost, tonost, potpunost i jasnou.

Jednostavnost e se postii konverzacijskim tonom, direktnim oslovljavanjem,

ponavljanjem glavnih ideja radi naglaavanja, govorom u prvom i drugom licu te

upotrebom aktiva umjesto pasiva. Treba paziti na ton izraavanja i pomno birati rijei;

prihvatljivi su samo oni sinonimi koji su razumljivi laicima i iroj javnosti. Sloenost

izraavanja i nepotpune izjave treba izbjegavati, kao i pogreno napisane rijei ili

gramatike pogreke, koje e ne samo oteati razumijevanje, ve i frustrirati sluatelja

odnosno itatelja. Sve reeno ili napisano mora imati logian slijed, ali ti logini

prijelazi moraju biti oiti prvenstveno namijenjenoj publici, a ne samo strunoj osobi.

Dakle, i oekivanja publike moraju se uzeti u obzir kod koncipiranja poruka. Jasnoa

izraavanja bit e postignuta samo ako neku rije ili ideju kakvom ju je zamislio

poiljatelj poruke u istom znaenju shvati i primatelj poruke. Zbog svega ovoga se

uvelike preporuuje da svaki tekst namijenjen laicima proe reviziju kako bi se izbjegli

nesporazumi bilo koje vrste 37 .

Jedna druga inicijativa, koja vrlo detaljno prouava i razrauje sve vrste pisanih

informacija za pacijente, potekla je iz farmaceutske tvrtke Pfizer pod nazivom Clear

Health Communication Initiative 38 , nakon to je na dravnoj razini 1998. godine

usvojen zahtjev da se sve dravne agencije SAD-a obveu u svojim materijalima

koristiti jednostavan jezik 39 . Razlog pokretanja Pfizerove inicijative je injenica da

postoji potreba za jasnim i jednostavnim zdravstvenim informacijama bez obzira na

obrazovni stupanj itatelja, a znanstvene informacije su po svojoj prirodi preteke za

razumijevanje te ih treba pojednostavniti odnosno prilagoditi itateljstvu. Rezultat ove

inicijative su smjernice kako sastaviti zdravstvene informacije koje e biti pristupane

irokoj publici, a namijenjene su onima koji sastavljaju tekst, ali i dizajnerima vizualnih

12

ilustracija. Naglasak kod izrade pisanih materijala za pacijente je da svi materijali

moraju biti prilagoeni italakim sposobnostima te kulturi i osobnosti pacijenata,

koristei jednostavan jezik, jednostavan vizualni izgled i jednostavne ilustracije koje e

pojasniti tekstualni dio, a temeljit e se manje na medicinskim injenicama, a vie na

pacijentovu vienju zdravstvenog stanja i na eljenim oblicima ponaanja. To znai da,

budui da je glavni cilj bilo koje zdravstvene informacije za pacijente ukljuiti same

pacijente da aktivno sudjeluju u zatiti svog zdravlja, potrebna je takva informacija koja

e biti korisna, to za potrebe amerikog sustava znai napisana na stupnju itanja 6.

razreda kako bi je razumjelo barem 75-80% ljudi u SAD-u, odnosno openito reeno,

informacija jednostavna za itanje, ali i razumijevanje. Kako to postii, objanjeno je

vrlo detaljnim i konkretnim smjernicama 38 . Pfizerove smjernice za izradu pisanih

materijala za pacijente, koji e biti privlani i uinkovito prenositi vane zdravstvene

informacije, obuhvaaju pet glavnih principa: 1) objasniti svrhu i ograniiti sadraj; 2)

ukljuiti itatelja; 3) uiniti jednostavnim za itanje; 4) uiniti da izgleda jednostavno;

5) izabrati vizualne ilustracije koje e pojasniti i motivirati 38 . Preporuke za pisanje

edukacijskih materijala za pacijente mogu se pormatrati s aspekta: 1) organizacije (jasno

naglasiti korake i dati ono bitno, sluei se naslovima i saecima), 2) stila (aktivni

glagoli i konverzacijski ton te kratke reenice uz izbjegavanje argona, kompleksnost

primjerena publici), 3) izgleda (nenatrpane stranice pune bijelog prostora na papiru;

veliina slova 12 do 14 itljivog oblika slova, najvie tri razliita oblika slova po

stranici; naglaeni tekst masnim slovima ili uokviren u kuicama), 4) ilustracije

(jednostavne slike koje privlae panju i naglaavaju tekst, a primjerene su publici), 5)

dojma (odgovarajui za razliite kulture, dob, poticanje interakcije, koritenje dijaloga,

pria, svjedoanstava i sl.).

13

Osim priznatih autora o uinkovitom stilu pisanja 14,37,40 , farmaceutskih tvrtki koje

daju svoje smjernice o informacijama za pacijente 38 , dravnih ustanova 35 , brojne

druge organizacije irom svijeta pokuavaju pomoi ukazujui na slabu razumljivost

pisanih materijala namijenjenih laicima i nudei svoje preporuke 41-43 . Budui da se

preporuke vrlo esto ponavljaju i preklapaju, u sljedeem tekstu je dan saeti pregled

osnovnih preporuka prema gore navedenim izvorima.

Kod pisanja informacija za pacijente mora se voditi rauna o publici, to znai i o

veliini vokabulara, koji bi trebao biti ogranieniji, koristiti samo neka znaenja

odreenih rijei, a apstraktne imenice zamijeniti glagolima i pridjevima. Gramatika

treba biti pojednostavljena, to znai i izbjegavati pasiv, koji je teak i kompliciran.

Treba slijediti logiku jednostavnost, identificirati osnovne ideje i njihove cjeline, zatim

sloiti cjeline u logian slijed, prevesti cjeline u jednostavan jezik te prestrukturirati i

spajati zadravajui izvorne vezne elemente. Pritom treba koristiti tiskana pomagala

(prirunike, leksikone, rjenike) te kompjutorske programe radi testiranja itkosti,

provjere gramatike i odabira standardnih sinonima. Ogromna koliina vrlo preciznih

detaljnih preporuka moe se saeti grupiranjem na razini teksta i na razini vizualnog. Na

razini teksta savjetuje se poeti s najvanijim i poznatim informacijama, jer poznati

kontekst olakava pamenje i razumijevanje; zatim jasno rei to pacijent mora znati i

uiniti (npr. kod lijekova: koliko tableta, koliko esto, kada i s ime); zatim saeti i

ponoviti kljune poruke (a kod duih pisanih materijala, broura itd. dati saetak na

kraju svakog poglavlja); a detalje, nunu statistiku ili detaljniji postupak dati u

posebnom odjeljku ili na posebnoj stranici, te se pritom stalno direktno obraati itatelju

povezujui informacije s njegovim okruenjem, stavljajui ih u njemu poznati kontekst i

poticati ga na aktivnu ulogu. Koritenje primjera i dodatnih objanjenja pojednostavljuje

14

poruku, ini je jasnijom i poveava razumijevanje, jer onaj koji neto govori vrlo dobro

zna na to misli, ali njegov sugovornik ne mora to nuno odmah prepoznati. Treba

izbjegavati odreene rijei, kao npr. medicinske termine odnosno argon, ali i latinske

odnosno grke prefikse, jer e itatelji razumjeti ostatak rijei a prefiks zanemariti i tako

pogaajui znaenje rijei pogreno shvatiti tu rije, ali i cijelu poruku. Budui da na

itkost pisanih materijala prvenstveno utjee duina reenice i koliina tekih tj.

vieslonih rijei, tekst e biti jednostavniji ako reenica nema vie od 15 rijei, ako se

koriste jednostavne rijei s manjim brojem slogova odnosno uestalije rijei, ako se

izbjegavaju sloene rijei i bilo koji nepotreban tekst. Poeljan je konverzacijski stil,

aktivan a ne pasivan vid glagola koji je sporiji i dui. Tekst treba logiki strukturirati

tako da svaki dio govori o samo jednoj ideji ili temi, to znai da se sloeniji tekst treba

razbiti u manje cjeline ponekad i s podnaslovima, a preporuuje se koritenje vizualnih

sredstava za povezivanje, odvajanje, naglaavanje i ilustriranje. Pokazalo se da se ljudi

teko snalaze kad neki popis sadri vie od sedam natuknica, jer tada nee upamtiti

samo pet ili sedam, nego nee upamtiti nijednu.

Na razini vizualnog navodi se da vizualne ilustracije moraju sluiti kao podrka tekstu,

pojanjavati ga, pojednostavljivati i nadopunjavati. Ilustracije su vrlo vane, jer one

prve privlae panju itatelja, nakon ega pogled odlazi na tekst ispod ilustracija, a tek

zatim na ostali tekst. Zbog toga je kvaliteta ilustracije odnosno njena jasnoa i

privlanost presudna za odluku hoe li itatelj uope proitati ostatak teksta. Osim toga,

vizualne ilustracije poveavaju sposobnost itatelja da upamti predoene informacije.

Ilustracije ne smiju imati previe detalja, jer nepotrebno odvraaju panju od bitnoga, a

moraju biti prilagoene uzrastu pacijenta (npr. djeji ili djetinjasti crtei nisu primjereni

odrasloj populaciji), ali i ozbiljnosti situacije (npr. karikature ili apstraktne vizualne

15

poruke samo zbunjuju i ometaju pacijente). Takoer, treba izbjegavati kopije ilustracija

iz medicinskih udbenika, jer nisu primjerene iroj publici. Tekst ispod ilustracija

objanjava o emu se na slici radi te pomae itatelju da zna na to posebno obratiti

panju, naroito ako se radi o grafikonu, popisu i sl. Ako neku tablicu ili dnevnik treba

popunjavati, preporuuje se dati primjer kako to treba ispuniti i to dalje s time

napraviti. Vizualne ilustracije koje nisu relevantne za poruku samo odvlae panju i

nepoeljne su. Zato vizualni putokazi pojaavaju jasnou i olakavaju pamenje:

preporuuje se upotreba naslova, podnaslova, numeriranja, svrstavanja u tablice,

masnije otisnut tekst ili podvuen tekst, vrlo oprezna upotreba boja, itd., jer se na taj

nain naglaavaju neki dijelovi informacije (npr. uveani tekst ili slika, strelice, itd.).

Dobar kontrast papira i otisnutog teksta odnosno slike, kao i vea slova (preporuuje se

barem veliina 12) olakavaju itanje, pa treba izbjegavati bilo kakva zamagljivanja

teksta ili koritenje uzoraka podloge zbog kojih se slova dobro ne vide. Ono to izgleda

jednostavno potie ljude na itanje, tj. izgleda privlanije i zanimljivije. Puno bjeline tj.

prostora oko teksta djeluje privlanije za itanje, kao i dvostruki prored, ire margine,

vie ilustracija nego teksta. Upotreba boja treba biti realistina, svrsishodna, moe se

koristiti za naglaavanje, a nipoto ne smije biti samo dekorativna.

Kao provjeru teine ve sastavljenih informacija, preporuuje se koritenje neke od

postojeih formula itkosti. Istie se testiranje gotovih materijala na pacijentima

odnosno potencijalnim itateljima kao najuinkovitiji nain da se dobiju dodatne

vrijedne informacije i miljenje o tekstu i grafikom oblikovanju. Neke preporuke nude

i vrlo korisne gotove popise rijei koje treba izbjegavati odnosno rijei koje se

preferiraju, ali veina tih preporuka odnosi se na engleski jezik pa se popisi rijei ne

mogu direktno primijeniti na informacije na hrvatskom jeziku.

16

1.2. Zdravstvena pismenost

Dosadanje spoznaje u podruju zdravstvene komunikacije govore o iznimnoj vanosti

zdravstvene pismenosti populacije, jer istraivanja u svijetu pokazuju da je pismenost

najjai prediktor zdravstvenog stanja pojedinca, ak ispred dobi, obrazovanja, prihoda,

zaposlenosti ili pripadnosti etnikim skupinama 44 . Nadalje, istraivanja pokazuju da

je stupanj zdravstvene pismenosti direktno povezan s uspjenou komunikacije, to

uvelike utjee na suradljivost pacijenata, ishod lijeenja, uestalost koritenja

zdravstvene zatite, trokove i ukupnu kvalitetu zdravstvene zatite 2-5 . Tako se za

pacijente s niskom razinom pismenosti troi vie novca u zdravstvenom sustavu, oni

due ostaju u bolnici i ee odlaze lijeniku 45-47 , ali rjee koriste preventivne

usluge 1,48 . Takoer, takvi pacijenti imaju loije zdravstveno stanje i ishod njihova

lijeenja je loiji 49,50 , a ujedno su i nezadovoljniji zdravstvenom zatitom 51 . S

komunikacijskog i etikog stajalita, adekvatna zdravstvena komunikacija, koja uzima u

obzir stupanj pismenosti pojedinca, poveava pristupanost zdravstvenoj zatiti i jaa

aktivnu ulogu pacijenta u zdravstvenom sustavu, to je temelj kvalitetnog odnosa

izmeu lijenika i pacijenta, ali i zdravstvene politike kojoj je cilj poveanje sveukupne

kvalitete zdravstvene zatite te zatite prava pacijenata.

Zdravstvena pismenost se definira prije svega kao osobna, kognitivna i drutvena

umijea koja odreuju sposobnost pojedinaca da dou do, razumiju i koriste informacije

kako bi unaprijedili i odravali zdravlje 52 , a zadovoljavajui stupanj funkcionalne

zdravstvene pismenosti nuan je da bi pacijenti mogli sudjelovati u ostvarenju svoje

17

zdravstvene zatite. Vanost aktivnog sudjelovanja u donoenju odluka na temelju

adekvatne informiranosti ogleda se u sljedeoj definiciji zdravstvene pismenosti:

stupanj do kojega su pojedinci sposobni doi do, obraditi i razumjeti osnovne

zdravstvene informacije i usluge potrebne za donoenje odgovarajuih zdravstvenih

odluka 53 . U definiciji splet vjetina, ukljuujui i sposobnost obavljanja osnovnih

zadataka itanja i raunanja, a koje su nune za funkcioniranje u zdravstvenom

okruenju 54 zdravstvena pismenost se vrlo direktno vee uz pojam ope pismenosti

s naglaskom na itanje i raunanje, ali se stavlja u zdravstveni kontekst. Novija

definicija zdravstvene pismenosti nudi jedan proireni model i naglasak stavlja na

razliitost dimenzija sposobnosti pojedinca, ali i iri kontekst svrhe tih sposobnosti, te

glasi: cijeli niz vjetina i kompetencija koje ljudi razvijaju kako bi potraili, shvatili,

ocijenili i koristili zdravstvene informacije i pojmove u svrhu donoenja informiranih

odluka, smanjenja zdravstvenih rizika i vee kvalitete ivota 55 . Na kraju, jedna

definicija koja ne definira konkretne sposobnosti pojedinca, ve naglaava suvremeni

pristup odnosu lijenika i pacijenta u kome obje strane zajedniki i odgovorno

dogovaraju, odluuju i djeluju: zajednika odgovornost unutar koje pacijenti i

zdravstveni radnici moraju komunicirati svatko na nain da ga onaj drugi razumije

56 .

Funkcionalna zdravstvena pismenost moe se definirati kao dostatna osnovna umijea

itanja i pisanja kada ovjek moe djelotvorno funkcionirati u svakodnevnim

situacijama 52 , gdje se naglasak stavlja na ono to se pismenou postie, a ne na

sama postignua u itanju i pisanju, ali se moe prikazati i vrlo konkretno, da

adekvatna funkcionalna zdravstvena pismenost znai biti sposoban primijeniti umijee

pismenosti na zdravstvene materijale kao to su recepti, kartice za naruivanje, natpisi

18

na lijekovima i upute za kunu njegu 57 . Treba naglasiti da je funkcionalna

pismenost tek osnovni, najnii stupanj, a komunikacijska ili interaktivna te kritika

pismenost vii su stupnjevi, koji progresivno omoguuju veu autonomiju pojedinca i

osobnu osnaenost. Osim toga, progresija izmeu tih stupnjeva ne ovisi samo o

kognitivnom razvoju, ve i o izloenosti razliitim informacijama i porukama 52 .

Kljuni problem zdravstvene komunikacije je to openito lijenici esto nisu svjesni

nesrazmjera izmeu svog naina komuniciranja s pacijentima i pacijentove sposobnosti

shvaanja, pamenja i djelovanja na osnovu dobivenih informacija 50 . Pokazuje se da

je vie od polovice pisanih materijala za pacijente preteko za prosjenog stanovnika

SAD-a, a u odrasloj populaciji SAD-a ak je 20% funkcionalno nepismenih 58 . O tom

nesrazmjeru samo u SAD-u svjedoi preko 300 studija 59 . Kod informacija u pisanom

obliku uoava se nesrazmjer zdravstvene pismenosti pojedinca i razine itkosti

materijala namijenjenih pacijentima 59-63 . Istraivanja u svijetu pokazuju taj

nesrazmjer kod razliitih populacijskih skupina, takoer kod neengleskog govornog

podruja 64 , s obzirom na razliite zdravstvene teme te razliite oblike prezentacije ili

medije koritene za zdravstvene informacije 53 . Dakle, adekvatna itkost pisanih

materijala, odnosno prilagoena razina teine teksta specifinoj ciljnoj populaciji, vana

je ne samo kod prikupljanja podataka od ispitanika kako bi podaci bili vjerodostojni i

usporedivi s drugim populacijama, ve i kod informativnih materijala za edukaciju

pacijenata te kljunih dokumenata koji jame aktivnu ulogu pacijenta u odluivanju o

vlastitom zdravlju, kao naprimjer informirani pristanak, koji ima i zakonske posljedice.

Stoga nije neuobiajeno da se razina itkosti raznovrsnih pisanih materijala definira u

odreenim dravama kao obvezujua za odreenu ciljnu populaciju ne samo kroz

formulaciju lakorazumljivog teksta, ve i kroz konkretnu mjeru itkosti. Tako npr.

19

veina Amerikanaca ima sposobnost itanja na razini 6. do 8. razreda, tj. stupanj

italake sposobnosti prosjenog Amerikanca iznosi 7,5 65 , a niska pismenost

britanske populacije razlog je zato se za zdravstvene informacije zahtijeva stupanj

teine teksta po formuli SMOG 5 66 kako bi takve informacije mogla razumjeti

veina ljudi u Velikoj Britaniji. U Hrvatskoj se Zakonom o zdravstvenoj zatiti iz

1993. godine 67 , lanak 25. stavak 6., jami da pacijent ima pravo na tono

informiranje i poduku o svim pitanjima koja se tiu njegova zdravstvenog stanja te se u

Zakonu o zatiti prava pacijenata iz 2004. godine 68 navodi da pacijent ima pravo

dobiti obavijesti na nain koji mu je razumljiv s obzirom na dob, obrazovanje i

mentalne sposobnosti, a istovremeno jezina analiza tekstova za pacijente sa eernom

boleu pokazuje da prosjeno teak tekst, napisan na razini 12 godina kolovanja, ne bi

razumjelo skoro 80% stanovnitva starijeg od 15 godina, prema popisu stanovnitva iz

1991. godine 64 , odnosno skoro 70% stanovnitva prema popisu iz 2001. godine 69 .

Stoga ne iznenauju rezultati nedavnog istraivanja percepcije bolesti i

kardiovaskularnih faktora rizika kod pacijenata sa eernom boleu u Hrvatskoj, koji

pokazuju da je upravo slabo razumijevanje vlastite bolesti povezano s loijim ishodima

lijeenja i zdravstvenim ponaanjem kod ove kronine bolesti 70 .

U Hrvatskoj su podaci Dravnog statistikog zavoda nakon popisa stanovnitva 2001.

godine pokazali vrlo nisku razinu obrazovanosti stanovnitva. Nepismenih ima 1,8 %, a

pismenom se smatra osoba sa ili bez kole ako moe proitati i napisati sastavak u vezi

sa svakidanjim ivotom, odnosno koja moe proitati i napisati pismo bez obzira na

kojem jeziku ili pismu moe itati odnosno pisati 71 . Osim toga, pitanje o

pismenosti u popisu stanovnitva postavljeno je samo osobama koje se nisu kolovale ili

su imale zavrena manje od 4 razreda osnovne kole, jer se smatralo da je osoba

20

pismena ako je izjavila da zna proitati i napisati neki uobiajeni tekst pismo, a pritom

je bilo svejedno na kojem jeziku ili pismu zna itati i pisati. U svim popisima

stanovnitva rezultati o pismenosti dani su za stanovnitvo staro 10 i vie godina 71 .

Obrazovanost odrasle populacije u Hrvatskoj vidi se iz tablice 1.

Tablica 1. Stanovnitvo Republike Hrvatske starije od 15 godina prema zavrenom

obrazovanju po spolu, prema popisu stanovnitva 2001. godine (%) 71

Obrazovanje Ukupno Mukarci ene

Bez kole 2,9 1,2 4,4

1-3 razreda osnovne kole 4,5 2,9 6,0

4-7 razreda osnovne kole 11,2 8,4 13,8

Osnovna kola 21,8 19,5 23,7

Srednja kola (ukupno) 47,1 54,6 40,2

- 1-3 god. (KV, VKV) 27,2 38,0 17,5

- 4 god. 15,0 13,0 16,9

- gimnazija 4,8 3,6 5,9

Via kola 4,1 4,4 3,8

Fakultet, akademija, itd. 7,8 8,3 7,4

Nepoznato 0,7 0,7 0,6

Metodoloki gledano, ovi podaci Dravnog zavoda za statistiku 71 prikazani su prema

sljedeim definicijama: "osnovna kola" odnosi se na sve osobe koje su zavrile

osnovnu (osmogodinju) kolu, prijanju osmoljetku ili sedmoljetku; srednje kole"

podijeljene su u tri osnovne grupe: kole za zanimanja u trajanju 1-3 godine i kole za

KV i VKV radnike, kole za zanimanja u trajanju 4 i vie godina, gimnazije.

21

Ako grupiramo gore navedene podatke, dobivamo sljedee: O: 40,4%; SSS:

47,1%; VS: 11,9%. Kod muke populacije, taj omjer iznosi: O: 32,0%; SSS:

54,6%; VS: 12,7%, a kod enske: O: 47,9%; SSS: 40,2%; VS: 11,2%.

1.2.1. Testiranje zdravstvene pismenosti

Ocjenu zdravstvene pismenosti odnosno pismenosti openito ne moe se provesti pukim

izravnim postavljanjem pitanja ispitaniku da li je neto razumio odnosno zna li itati i

pisati. Takav je postupak potpuno neuinkovit, jer ispitanici ne ele priznati

nepismenost ili nerazumijevanje zbog srama i straha od ponienja 4,72 . Iako postoji

povezanost izmeu obrazovanja i pismenosti, ne moe se s tonou procijeniti stupanj

italake sposobnosti i razumijevanja samo na temelju stupnja obrazovanja 73,74 .

Stoga su razvijeni instrumenti za testiranje itanja i razumijevanja, odnosno instrumenti

za ocjenu zdravstvene pismenosti. Za engleski jezik vrlo se esto koriste testovi

prepoznavanja rijei, REALM i WRAT. REALM (Rapid Estimate of Adult Literacy in

Medicine) je praktini instrument za brzu procjenu zdravstvene pismenosti, a temelji se

na prepoznavanju rijei koje se koriste u komunikaciji s lijenicima 74 . Testiranje

traje do tri minute, moe ga provoditi medicinsko osoblje bez posebnog obuavanja, a

sastoji se od popisa 66 rijei razliite duine i teine izgovora 59 . Test je validiran,

dobro korelira s ostalim instrumentima, a napravljena je i revidirana verzija REALM-R.

Meutim, test je valjan za engleski jezik, a nije za jezike kao npr. panjolski zbog

pravilnog fonemsko-grafemskog odnosa 75 , a budui da je hrvatski jezik takoer

ortografski transparentan, nije ga mogue primijeniti za ocjenu zdravstvene pismenosti

na hrvatskom jeziku. WRAT (Wide Range Achievement Test) je takoer test

22

prepoznavanja rijei, koji se sastoji od 42 rijei rastue teine, a prekida se nakon deset

uzastopno pogreno proitanih rijei. WRAT ima velikih nedostataka pred testom

REALM, jer je zatien autorskim pravima i nije besplatan, jer se za testiranje mora

konzultirati prirunik s uputstvima, jer sadri ope rijei, a ne iz medicinskog podruja,

te stoga to due traje i ocjenjivanje je sloenije 58 . Meutim, testovi prepoznavanja

rijei, kojima se ocjenjuje sposobnost itanja, ne jame razumijevanje pisanog

materijala. Za tu svrhu se koriste testovi razumijevanja, koji ocjenjuju koliko pacijent

razumije proitani materijal. esto koriteni test razumijevanja je test Cloze 58 ,

kojega je napravio Wison Taylor 1953. godine 76 , a naziv je dobio prema

getaltovskom pojmu za zatvaranje odnosno nain stvaranja potpune cjeline

popunjavajui praznine u strukturi. Test Cloze se radi tako da se nakon uvodne reenice

u daljnjem tekstu svaka peta rije zamijeni ravnom crtom identine duine koja

zamjenjuje tu rije pa je ispitanici trebaju otkriti tako to e popuniti praznine u tekstu.

Kao tona rije rauna se samo forma identina originalu, a rezultati testa govore koliko

je tekst razumljiv tom ispitaniku. Na taj nain test Cloze mjeri razumljivost na dva

naina: koliko se znanja moe dobiti iz teksta uokolo praznina, te koliko je dobro to

usvojeno znanje iskoriteno za dobivanje dodatne informacije 58 .

TOFHLA (Test of Functional Health Literacy in Adults) je test za ocjenu funkcionalne

zdravstvene pismenosti u odrasloj populaciji, napravljen 1995. godine 57 , a pored

numerike ocjene sadri i ocjenu razumijevanja proitanog teksta, koja se temelji na

modificiranom testu Cloze. Teme tekstova odraavaju stvarne situacije unutar

zdravstvenog sustava, kao npr. uputstva za pripremu za specijalistike pretrage, prava i

obveze pacijenata unutar zdravstvenog osiguranja, standardizirani tekst informiranog

pristanka i sl., da bi se procijenilo koliko dobro pacijenti mogu funkcionirati u

23

zdravstvenom okruenju. itkost pisanih materijala koritenih u testu TOFHLA iznosi

4,3; 10,4; te 19,5 prema formuli itkosti Gunning Fog Indeks. Testiranje traje do 22

minute, ali je napravljena i skraena verzija, S-TOFHLA 77 , koja ne oduzima vie od

12 minuta. Obje su verzije istovremeno raene za engleski i za panjolski jezik 59 . U

novije vrijeme napravljena je modificirana verzija za hebrejski jezik 78 . Test

TOFHLA i njegova skraena verzija S-TOFHLA koriteni su u brojnim studijama koje

pokazuju povezanost zdravstvene pismenosti s razliitim aspektima kvalitete

zdravstvene zatite, pristupanosti zdravstvenom sustavu, koritenju zdravstvene zatite,

trokovima, te zdravlju, ishodu lijeenja, zadovoljstvu i sl. kod razliitih grupacija

pacijenata 59,74 . S druge strane, istie se kako se testiranje zdravstvene pismenosti jo

uvijek dovoljno ne koristi u klinikoj praksi, ali i da je potreban razvoj jo boljih testova

1 .

1.3. itanje i italaka sposobnost

Za objanjenje teine odreenog pisanog materijala potrebno je uzeti u obzir oba

aspekta, tj. sam tekst, kako je napisan i koje sve elemente sadri, te italake

sposobnosti osobe koja taj tekst ita. To obuhvaa i objanjenje samog procesa itanja:

to itanje jest, koji imbenici utjeu na itanje, te po emu se razlikuju dobri i loi

itai. Postoje brojne teorije itanja, to govori kako je itanje sloen proces te je vrlo

teko opisati to se to dogaa i to radimo dok itamo. Pretpostavka je da itanjem

dolazimo do znaenja teksta kroz proces interakcije s pisanom rijei. Istraivanja o

itanju se razlikuju s obzirom na to da li se temelje na samom procesu itanja ili na

proizvodu itanja 79 . itanje obuhvaa vjetine prepoznavanja rijei, brzine itanja

24

odnosno tenosti, te vjetine razumijevanja kroz rjeavanje problema. Pritom treba

naglasiti da se razumijevanje shvaa kao vjetina odvojena od samog itanja, tj. kao

lingvistika vjetina, jer do razumijevanja dolazi prilikom prezentacije materijala kroz

razliite modalitete, ukljuujui i govor, ali se razumijevanje moe shvatiti i kao

vjetina odvojena od jezika, kao opekognitivna vjetina rjeavanja problema. Meutim,

razliiti su pristupi ovom problemu kroz povijest. Tako Thorndike 80 poetkom 20.

stoljea itanje objanjava kao rezoniranje ili zakljuivanje, a dobri itai su oni koji

mogu jasno razmiljati. Tradicionalni bihevioralni pristup procesu itanja, koji je bio

popularan 40-tih i 50-tih godina 20. stoljea, vidi itae kao pasivne osobe koje

dekodiraju pisanu rije na razini grafema, fonema, sintakse i semantike. Shematska

teorija objanjava stjecanje znanja i tumaenje teksta aktivacijom shema, koje su ustvari

mree informacija pohranjene u mozgu, a slue kao filtri za dolazee informacije.

Goodman 81 zato itanje naziva psiholingvistikom igrom pogaanja, gdje itai

pogaaju ili predviaju znaenje teksta na temelju minimalnih tekstualnih informacija i

maksimalnog koritenja postojeeg, aktiviranog znanja. Smith 82 govori o nevizualnoj

vrsti informacija koje nadilaze razinu pisanog teksta, a ukljuuju itaevo italako

iskustvo, poznavanje konteksta, poznavanje struktura i obrazaca jezika i vrsta teksta,

kao i ope poznavanje svijeta i odreene teme. Novija istraivanja pokazuju da je za

teno itanje neophodno automatizirano prepoznavanje rijei kako bi se oslobodio

kapacitet panje za razumijevanje 83 . Gruba procjena optimalne brzine itanja iznosi

250-300 rijei u minuti 84 . Uoene su razlike izmeu dobrih i loih itaa s obzirom

na proces i na proizvod itanja. Tako loi itai sporo itaju, doslovno shvaaju

proitane rijei, preskau neke rijei, ne shvaaju kontekst, brzo se umaraju itajui, te

ne razumiju proitano. S druge strane, dobri itai teno itaju, znaju pronai pomo za

nepoznate rijei, shvaaju kontekst, uporni su u itanju i znaju protumaiti znaenje

25

rijei 58 . Teni itai tijekom itanja procesuiraju otprilike 80% leksikih i 40%

funkcionalnih, gramatikih rijei, a ne samo da teno itaju, nego su i precizni u itanju,

tj. njihovo je itanje tono 79 . Potekoe u itanju zbog nepoznatih rijei negativno

utjeu na razumijevanje pa je potrebno da itai poznaju 95% rijei nekog teksta kako bi

ga adekvatno razumjeli te kako bi mogli predvidjeti znaenje nepoznatih rijei iz

konteksta 85,86 . Procjena je za engleski jezik 87 da osoba mora vladati vokabularom

od otprilike pet tisua rijei da bi bila u stanju razumjeti 97% rijei uobiajenog teksta, a

ako vlada sa samo dvije tisue najuestalijih rijei, razumjet e tek 90% teksta. Pored

navedenih osobina itaa, na uspjenost itanja utjeu i dob, spol, zanimanje,

inteligencija, drutveni sloj, obrazovanje i drugi imbenici. S druge strane, sam tekst

ima odreene imbenike koji olakavaju ili oteavaju itanje: organizacija i kohezija

teksta, tema i sadraj, vrsta odnosno anr teksta, tipografske i lingvistike osobine,

itkost, itd. Za oekivati je da e jezici s transparentnom ortografijom biti itkiji od onih

s netransparentnom ortografijom, kakav je engleski jezik 79 . Teina vokabulara

svakako utjee na razumijevanje, a moe se izraziti kroz duinu i frekvenciju rijei.

Duina rijei, za engleski jezik, ugrubo je i povezana s frekvencijom rijei;

najfrekventnije rijei su obino krae 79 . Chall, autor jedne od formula itkosti,

navodi da je teina vokabulara ustvari najznaajniji prediktor teine teksta 88 .

Takoer, na razini reenice, pokazuje se da su krae reenice sintaktiki jednostavnije

79 , to znai da e biti i razumljivije. Postoji visoka korelacija izmeu itkosti teksta

mjereno testovima razumijevanja na ispitanicima, kao naprimjer testom Cloze, te

mjereno formulama itkosti 80 . Moglo bi se rei da je preporuka za mjerenje teine

odnosno itkosti teksta struna procjena panela strunjaka, a ako to nije dostupno,

primjena neke od formula itkosti 89 .

26

1.4. itkost i formule itkosti

Ukratko, formula itkosti je objektivna procjena teine teksta 90 , a itkost se moe

definirati kao jednostavnost razumijevanja kao posljedica naina pisanja 91 ili kao

jednostavnost itanja rijei i reenica te je jedna od osobina jasnoe teksta 92 .

Formula itkosti je ustvari matematika jednadba dobivena regresijskom analizom, a

predstavlja procjenu teine odnosno kompleksnosti teksta prvenstveno za itanje, ali i za

razumijevanje. Razina itkosti se izraava ili brojem koji predstavlja teinu samog

teksta ili brojem koji predstavlja stupanj obrazovanja koji je potreban da se razumije

tekst, uz vrlo visoku preciznost predvianja. Jo 20-tih godina 20. stoljea pedagozi su

otkrili nain kako koritenjem teine vokabulara i duine reenice predvidjeti razinu

teine teksta. Tu su metodu uklopili u formulu koja pokazuje itkost teksta, a njihov

uspjeh se potvrdio primjenom formule vie od 80 godina. Istraivanja na tom podruju

te daljnji napredak pokrenut je ponovno 50-tih godina, kada se razvijaju nove formule, a

njihova primjena se poinje nairoko koristiti u novinarstvu, znanosti, zdravstvu, pravu,

osiguranju, te u industriji, a zatim i u vojsci SAD-a 90 . U literaturi se spominje preko

40 razliitih formula itkosti, koje nude prilino toan stupanj teine teksta 58 ,

otprilike 1-1,5 stupanj tonosti, a prilino dobro koreliraju meusobno, iako razlike

mogu biti 1-2 stupnja meu razliitim formulama 56 . Najee validirane formule su

one na engleskom jeziku, a postoje modifikacije formula za barem jo 12 jezika, kao

npr. njemaki, panjolski, francuski, nizozemski, danski, kineski, ruski, vedski,

vijetnamski, korejski, hindu, hebrejski, itd. 58,93 . Istraivanja formula itkosti i

njihovih primjena na druge jezike dovela je do saznanja da je npr. engleski itkiji od

francuskog, a francuski itkiji od panjolskog. To znai da se i brojani rezultati

formula moraju modificirati ovisno o jeziku teksta koji se analizira 94 .

27

Meu najee spomenutim i koritenim formulama itkosti, mogu se izdvojiti: Flesch

Reading Ease (FRE) Score, Flesch-Kincaid Grade Level Index, SMOG, Fog Test, Fry

Formula te Dale-Chall Formula. Ostale formule koje se spominju u literaturi, a takoer

su opisane u daljnjem tekstu disertacije, pojavljuju se pod sljedeim nazivima:

Coleman-Liau, FORCAST, ARI (Automated Readability Index) 90 , Lix 93 , SOL

94 , Flesh-Vacca, GulpEase 95 , itd.

1.4.1. Polazite i razvoj formula itkosti

Sredinom 19. stoljea nastavnici u SAD-u su uoili da njihovi uenici ue itati korak

po korak, a najbolje naue iz materijala koji su napisani na njihovoj razini itanja. Tako

je nastalo promicanje razliitih razina itanja za svaki razred uz pomo standardiziranih

testova itanja. Autori William A. McCall i Lelah Crabbs 96 publicirali su materijale

za uenje temeljene na standardiziranim testovima, a to je postala vana mjera italake

sposobnosti uenika u SAD-u. Ti i kasnije napravljeni testovi mjere razumijevanje tako

to uenici najprije proitaju odlomak, a zatim odgovaraju na pitanja s viestrukim

odgovorima. Testovi McCall-Crabb su takoer postali vani u razvoju i validaciji

formula itkosti 90 . Testiranje odrasle populacije poelo je 1937. godine u Chicagu, a

rezultati su pokazali da opa populacija SAD-a ima vrlo ogranienu italaku

sposobnost, odnosno da s uivanjem itaju samo najjednostavnije tekstove, najee

jeftine romane i novinske vijesti popraene grafikim ilustracijama. Kasnije je amerika

vojska najvie ulagala u takva istraivanja, naroito prouavajui pismenost na radnom

28

mjestu pa je 50-tih godina 20. stoljea prolaz na testu pismenosti bio uvjet pristupanja

vojnoj slubi 90 .

Prve studije itkosti nastojale su pronai praktine metode kojima bi se materijali za

itanje uskladili sa italakim sposobnostima uenika i odrasle populacije. Tragali su za

jednostavno primjenjivim formulama itkosti koje e u svojoj praksi koristiti nastavnici

i knjiniari. Lucius Adelno Sherman krajem 19. stoljea primjeuje kako se u

tekstovima tijekom vremena koriste sve krae i krae reenice. Analizirao ih je

statistiki brojei prosjenu duinu reenice, koja je u njegovo vrijeme iznosila 23 rijei

po reenici 97 , a u dananje vrijeme iznosi 20 rijei po reenici 90 . Na temelju

Shermanovih rezultata moglo se zakljuiti da je pisani tekst mogue statistiki

analizirati, da krae reenice i konkretni pojmovi poveavaju itkost teksta, da je

usmeni govor uinkovitiji od pisanog te da tijekom vremena pisani govor postaje

uinkovitiji to vie nalikuje na usmeni govor. Sherman takoer pokazuje kako su

pojedini autori tekstova dosljedni u prosjenoj duini reenica koje koriste te je upravo

ta dosljednost postala osnova za koritenje uzoraka tekstova za procjenu itkosti, a ne

cijelih tekstova 90 . Sherman je prvi koristio statistiku analizu u svrhu analize itkosti,

ali njegovo je vano otkrie i opaanje da tijekom vremena reenice ne samo da postaju

krae, ve i jednostavnije i manje apstraktne, to je posljedica procesa koritenja jasnih i

jakih reenica u usmenom govoru kroz tisuljea u svrhu usavravanja uinkovitog

komuniciranja 97 .

Dvadesetih godina 20. stoljea nastaju znanstveni alati za prouavanje i objektivno

mjerenje edukacijskih problema. Jedan od takvih alata je opsean popis rijei engleskog

jezika po uestalosti, psihologa Edwarda L. Thorndikea, gdje se uoava da su ee

29

rijei poznatije i jednostavnije, a to vie odrastamo i uimo, tako izgraujemo na

vokabular i lake savladavamo due i sloenije reenice 90 . Testiranje vokabulara

kroz provjeru znaenja rijei je najjai prediktor verbalnog i apstraktnog intelektualnog

razvoja. Znaenje rijei je oduvijek bila jaki pokazatelj razvoja itatelja, razumijevanja

itanja te verbalne inteligencije, tako da vokabular predstavlja jaki prediktor teine

teksta 98 . Rijei koje prve nauimo su najjednostavnije i najkrae, a ujedno se

pokazuje da su i najee. Johnson 99 je pokazao da je 10 najeih rijei u njegovim

analizama pokrivalo 25% ukupno koritenih rijei, a Fry 100 pokazuje da 100

najeih rijei pokriva skoro 50% teksta, odnosno 300 najeih rijei pokriva oko

65% teksta.

Do pojave raunala, za procjenu teine tekstova za itanje najee su se koristili popisi

rijei po uestalosti. Tako je Thorndikeovo istraivanje postalo osnova za razvoj prvih

formula itkosti. Nakon njega uslijedilo je opseno istraivanje vokabulara, koje je

kulminiralo radom Georgea Kingsleya Zipfa 101 . Zipf je statistikom analizom jezika

pokazao kako naelo najmanjeg truda funkcionira u govoru ljudi. Pokazao je da u

mnogim jezicima postoji matematiki odnos izmeu tekih i lakih rijei, to je nazvano

Zipfova krivulja 90 . Taj pojam ouvanja energije je sredinja karakteristika jezika i

osnovno je polazite za istraivanje frekvencija rijei. Klare 102 zakljuuje da ljudi ne

samo da ee koriste neke rijei, nego te rijei bre i prepoznaju, vie ih vole, lake ih

razumiju i bre ih ue.

Prvu formulu itkosti publicirali su Bertha Lively i S.L. Pressey u lanku iz 1921.

godine za tekstove za djecu 103 . Tom se formulom mjerio broj razliith rijei na

svakih tisuu rijei te broj rijei koje nisu bile na Thorndikeovom popisu. Uslijedila je

30

formula autora Mabel Vogel i Carleton Washburne 104 , koja ukljuuje etiri faktora i

pretea je modernih formula itkosti. William S. Gray i Bernice Leary 105 su najprije

utvrdili 228 elemenata koji utjeu na itkost teksta, a zatim su statistikom analizom

utvrdili 5 najvanijih elemenata koje su ukljuili u svoju formulu itkosti. To je

pokrenulo cijeli niz potraga za najsavrenijom formulom, koristei razliite kombinacije

varijabli stila. Pedesetih godina 20. stoljea postojalo je 25 formula za djeju literaturu

te 14 formula za tekstove za odrasle, a osamdesetih godina postojalo je preko 200

formula itkosti. Ovo dugogodinje istraivanje itkosti rezultiralo je zakljukom da su

najbolji prediktori teine teksta upravo teina vokabulara i prosjena duina reenice

90 .

1.4.2. Formule itkosti za engleski jezik

1.4.2.1. Formula Flesch Reading Ease (FRE)

Najee koritena kompjutorizirana formula itkosti je formula Flesch Reading Ease

(FRE), nazvana po autoru Rudolfu Fleschu, amerikom dravljaninu austrijskog

porijekla, koji je u ozraju demokratizacije obrazovanja u Americi izradio formulu koja

je trebala pomoi u odreivanju teine udbenika za djecu kako bi se djeci olakalo

uenje. Sam autor svoje podruje istraivanja naziva znanstvena retorika, a svoju

formulu jednostavnom mjerom, koja se ipak treba smatrati kao gruba procjena teine

teksta 106 . Osim u podruju obrazovanja, ova je formula doivjela velik uspjeh u

podruju novinarstva, za koje Flesch nudi pregrt savjeta u svojoj knjizi o umijeu

itkog pisanja, The Art of Readable Writing 106 , s temeljnom idejom da treba pisati

31

onako kako se govori, kako bi se privuklo ire itateljstvo. Taj naglasak na stilu

podupire i injenicom da osim itkog odnosno jednostavnog pisanja treba voditi rauna

i o zanimljivosti pa nudi i formulu za izraunavanje zanimljivosti teksta 106 . Treba

napomenuti da je Flesch svoju prvu formulu itkosti objavio 1943. godine u svojoj

disertaciji o osobitostima itkog stila, Marks of a Readable Style 107 , a kasnije ju je

modificirao uzevi u obzir vrlo visoku itkost direktnih razgovora u pisanim

materijalima te izostavivi sloene pokazatelje osobnosti, kao npr. vlastita imena i

posvojne zamjenice, te izostavivi varijablu sufiksa, zbog kojih je prvotna formula

nailazila na kritike 108 . Revidirana formula je pojednostavljena te je postala

najkoritenija formula itkosti izvan obrazovnog sustava 108 . esto se koristi za

tekstove namijenjene pacijentima, jer testira koliko se tekst moe razumjeti, a zatim i

djelovati na osnovu shvaenih informacija 108,109 . Formula se temelji na

standardnim tekstovima za testiranje itanja autora McCalla i Crabbsa uz 75%-tni

stupanj razumijevanja. Svedena je na dvije varijable, prosjenu duinu rijei i prosjenu

duinu reenice, te glasi:

FRE = 206,835 0,846 wl 1,015 sl 57

gdje je wl = duina rijei izraena brojem slogova (engl. word length), a sl = duina

reenice izraena brojem rijei (engl. sentence length)

itkost pisanih tekstova ovom se formulom izraava na ljestvici od 0 do 100, gdje se

pojedina kategorija teine objanjava deskriptivno, te je 0 indeks najvee teine, a 100

indeks jednostavnosti odnosno lakoe teksta. Grafiki prikazano za svaku kategoriju,

tablica 2. daje i stupanj obrazovanja koji osoba mora imati da bi razumjela tekst te

32

postotak odrasle populacije koja bi razumjela tekstove odreene teine, prema procjeni

samog autora formule iz 1949. godine 106 :

Tablica 2. Skala indeksa po formuli FRE

FRE Opis stila Procjena zavrenog

stupnja obrazovanja

Procjena udjela

odrasle

populacije SAD-a (%)

90 100 vrlo lako 4 razreda 93

80 90 lako 5 razreda 91

70 80 donekle lako 6 razreda 88

60 70 standardno 7 ili 8 razreda 83

50 60 donekle teko neto srednje kole 54

30 50 teko srednja ili via kola 33

0 30 vrlo teko via kola 4,5

Flesch naglaava da, iako vrijednost 100 predstavlja 100%-tnu itkost, itkost ne

moemo izraavati postotkom, nego e vrijednost 100 praktino znaiti da je tekst

razumljiv osobama koje su zavrile 4 razreda kole pa se jezikom popisa stanovnitva

mogu smatrati funkcionalno pismenima 106 . Radi to jednostavnijeg odreivanja

teine teksta, Flesch je osim formule ponudio i grafiki oblik, nomogram, koji se sastoji

od ukupno tri stupca, pri emu jedan stupac sadri brojanu skalu ukupnog broja rijei u

reenici, drugi stupac sadri brojanu skalu broja slogova na 100 rijei, a sredinji

stupac nudi rezultat formule izraen kroz indeks formule i opis stila 106 . U dananje je

33

vrijeme Fleschova formula sastavni dio izrauna itkosti u raunalnim programima za

obradu teksta te stoga jo vie dobiva na popularnosti.

1.4.2.2. Formula Flesch-Kincaid

Formula Flesch-Kincaid ili Flesch-Kincaid Grade Level se temelji na Fleschovoj

formuli, ali se indeks itkosti izraava doslovno kao razred kole, po amerikom sustavu

kolovanja, u kojem bi uenik trebao biti da razumije tekst, odnosno, ire gledano,

godinama kolovanja koje su potrebne da bi itatelj bez potekoa proitao i razumio

odreeni tekst 90 . Upravo je ovaj nain izraavanja teine teksta bio cilj autorima

formule da na jednostavniji i praktiniji nain izraze Fleschove opise stilova u rasponu

od 0 do 100. Uinili su to za vojne potrebe, jer ih je angairala amerika mornarica, koja

je zatim formulu koristila za svoje tehnike materijale. Autori su formulu objavili 1975.

godine 110 , a osim u vojne svrhe, vrlo se brzo poela koristiti u podruju obrazovanja,

jer su uitelji i knjiniari puno jednostavnije mogli odrediti teinu odreene knjige ili

drugih pisanih tekstova. Ova se formula takoer koristi za zdravstvene informacije i za

prirunike za samostalno itanje.

Kao i kod Fleschove formule, kao osnova se koristi broj slogova po rijei i broj rijei u

reenici, ali je konani indeks broj koji oznaava broj razreda kole. Formula Flesch-

Kincaid glasi:

broj razreda = (0,39 x ASL) + (11,8 x ASW) 15,59

odnosno pojednostavljena verzija glasi:

broj razreda = (0,4 ASL) + (12 ASW) 15

34

gdje je ASL = prosjena duina reenice (engl. average sentence length), koja se

rauna tako da se podijeli ukupni broj rijei s ukupnim brojem reenica, a ASW =

prosjeni broj slogova po rijei (engl. average number of syllables per word), koji se

rauna tako da se podijeli ukupan broj slogova s ukupnim brojem rijei u testiranom

uzorku 90 .

Formula Flesch-Kincaid je validirana na vojnim materijalima na engleskom jeziku na

tadanjim polaznicima mornarice, a u dananje vrijeme je, kao i Fleschova formula,

sastavni dio izrauna itkosti u raunalnim programima za obradu teksta.

1.4.2.3. Formula SMOG

Formula SMOG, osim to nazivom asocira na smog, odnosno neto nejasno ili neisto

pa time i neitko, kratica je za Simple Measure of Gobbledygook (jednostavna mjera

besmislenog blebetanja). Objavio ju je 1969. godine G. Harry McLaughlin 111 . To je

runa metoda testiranja itkosti i smatra se brzom, dosljednom i jednostavnom 109 .

Dobiveni indeks je broj godina kolovanja koje su potrebne da bi itatelj bez potekoa

mogao proitati, a zatim i razumjeti, odreeni tekst 111 . Ova se formula vrlo esto

koristi za analizu zdravstvenih informacija. Neki autori prigovaraju da je dosadno brojiti

toan broj slogova te da ova formula nije primjerena za stupanj obrazovanja ispod 6

razreda 109 . Meutim, za razliku od drugih formula, kojima se za iste tekstove

dobivaju nii indeksi itkosti, ova formula se temelji na rezultatima testova uz uvjet

35

100%-tne tonosti odgovora pa se moe rei da predvia izrazito visoko razumijevanje

teksta.

Formula SMOG sastoji se od etiri koraka i rauna se na sljedei nain 111 : 1) izaberu

se tri uzorka teksta, od kojih svaki ini 10 uzastopnih reenica, iz tri razliita dijela

pisanog materijala (ukupno barem 100 rijei); 2) izrauna se ukupan broj rijei sa tri ili

vie slogova u tih 30 reenica; 3) izrauna se drugi korijen od dobivenog broja; 4) doda

se broj 3. Kada tekst koji elimo testirati sadri manje od 30 reenica, formula SMOG

se rauna na sljedei nain: 1) izrauna se broj svih vieslonih rijei u tekstu; 2)

izrauna se ukupni broj reenica; 3) izrauna se prosjeni broj vieslonih rijei po

reenici; 4) pomnoi se dobiveni prosjek s brojem reenica koliko ih nedostaje do 30; 5)

dobiveni broj se zbroji s ukupnim brojem vieslonih rijei; 6) izrauna se drugi korijen

od dobivenog broja, a zatim doda broj 3 109 .

Umjesto tekstualnog objanjenja raunanja formule SMOG, koji se najee koristi u

literaturi, pojavljuje se i oblik jednadbe koji je pregledniji, a glasi:

SMOG = 3 + 3+ sloga

te predstavlja skraenu, praktinu varijantu jednadbe koju daje sam autor na temelju

svog preciznog izrauna koji glasi 111 :

SMOG = 3,1291 + 1,0430 x 3+ sloga

Budui da standardna pogreka izraunata za procjenu itkosti pojednostavljenom

formulom iznosi 1,5, to govori da e se tono procijeniti stupanj kolovanja za

36

odreeni tekst u rasponu od 1,5 razreda u 68% sluajeva 111 , preciznije je koristiti

izvornu, sloeniju formulu. Sam autor tvrdi kako se njegovom formulom puno bre

rauna itkost teksta nego Fleschovom formulom, jer nije potrebno brojiti ba svaki slog

u tekstu da bi se dobila mjera semantike teine teksta. Otkriva kako je otkrio zakon

odnosa broja slogova u tekstu i vieslonih rijei, koje definira kao rijei od tri i vie

slogova, a koji govori da se ukupan broj slogova na sto rijei moe izraunati tako da se

pomnoi broj vieslonih rijei sa tri i doda broj 112. Takoer izdvaja dva bitna

polazita, koja je kasnije testiranjem i potvrdio, a to su: 1) da je broj vieslonih rijei u

tono odreenom broju reenica toan pokazatelj relativne teine razliitih tekstova, te

2) da formula kojom se broj vieslonih rijei pretvara u broj razreda tj. godina

kolovanja daje prihvatljive rezultate.

McLaughlin objanjava postupak koji je primijenio kako bi doao do ove vrlo

jednostavne formule regresijskom analizom, koristei odlomke iz testa itanja autora

McCalla i Crabbsa 112 te kako je metodom pokuaja i pogreaka ustanovio da je

kvadriranje vieslonih rijei jednostavniji postupak od prethodnih sloenih formula

drugih autora 111 . Naravno, vodio se originalnom idejom Roberta Gunninga 113 da

broj vieslonih rijei moe posluiti kao mjera semantike teine teksta. Tome je

pridodao svoje otkrie da najveu prediktivnu vrijednost imaju duina rijei i duina

reenice. Pokazao je da je duina rijei pokazatelj semantike, a duina reenice

pokazatelj sintaktike teine teksta 114 . Na primjeru engleskog jezika, pokazao je da

je duina rijei povezana s preciznou vokabulara pa itatelj mora obino uloiti

dodatni napor kako bi otkrio puno znaenje dugakih rijei. S druge strane, dugake

reenice skoro uvijek imaju sloenu gramatiku strukturu, to iziskuje napor itatelja i

predstavlja dodatni pritisak na njegovu radnu memoriju, jer se nekoliko dijelova svake

37

reenice mora zadrati u memoriji da bi ih se kasnije moglo kombinirati u smislenu

cjelinu 111 . U svojoj formuli McLaughlin kao bazu koristi 30 reenica, jer je otkrio da

je upravo 30 reenica najprikladnija veliina za izraunavanje itkosti teksta, a uzorci

od 100 rijei nisu dovoljno pouzdani, jer nisu karakteristini za ukupni tekst koji se

testira. Predlae uzimanje uzoraka iz razliitih dijelova teksta, kako bi se poveala

pouzdanost rezultata itkosti za cjelokupni tekst. Kao prednost svoje formule, takoer

naglaava injenicu da je kao pokazatelj teine itanja izrazio stupanj kolovanja,

odnosno razred, koji je pokazao potpuno razumijevanje, za razliku od autora ostalih

formula koji su se zadovoljili odreenim postotkom razumijevanja, obino izmeu 50 i

75%. On smatra da manji postoci razumijevanja odreenog teksta koji su uzeti kao

osnova za te formule samo pokazuju da e toni odgovori testiranja razumijevanja

previe ovisiti o prirodi samih pitanja. Tako je formula SMOG nastala kao jednadba

dobivena regresijskom analizom koja u odnos stavlja vieslone rijei svakog testiranog

teksta i prosjeni stupanj kolovanja uenika koji su tono odgovorili na sva pitanja

testa 111 .

Ova vrlo esto koritena i citirana formula itkosti modificirana je za panjolski i

francuski jezik, za koje autori modifikacije tvrde da su manje itki jezici, jer su indeksi

itkosti prijevodnih tekstova bili puno vii nego za engleski jezik. Kao suprotnost

znaenju rijei smog u engleskom jeziku, a u elji da ponude neto pozitivno za ove

dvije mediteranske zemlje, svoju su formula nazvali sol, asocirajui na sunce 94 .

1.4.2.4. Formula Fog Test

38

Formulu Fog Test ili Gunning Fog Index ponudio je Amerikanac Robert Gunning

1952. godine 113 , a zbog svoje jednostavnosti postala je odmah vrlo popularna.

Dobila je naziv po engleskoj rijei fog, to znai magla, jer je autor htio naglasiti

kako nepotrebno sloen nain pisanja zamagljuje razumijevanje 90 . Prvenstveno se

koristi u obrazovanju, moe se izraunati ili kompjutorski ili runo, a rezultat testa se

interpretira kao godine kolovanja odnosno broj razreda koji je potreban da bi itatelj

mogao razumjeti odreeni tekst itajui ga prvi put. Formula uzima u obzir dvije

varijable, prosjenu duinu reenica i vieslone rijei, koje autor definira kao rijei

koje imaju vie od dva sloga, na svakih sto rijei. Raunanje Gunningove formule Fog

Index prikazuje se u literaturi na nekoliko naina, vrlo openito 90 , vrlo detaljno

115 te opisno koristei algoritam 115 :

broj razreda = 0,4 x (prosjena duina reenice + vieslone rijei) 90

odnosno detaljno za praktinu primjenu,

broj razreda = 0,4 x ((w / s) + 100 x (3+w / w)) 115

gdje je w = ukupan broj rijei; s = ukupan broj reenica, a 3+w = broj rijei s vie od dva

sloga)

odnosno kroz opis postupka 115 :

1. odaberite cijeli odlomak teksta s oko 100 rijei ukupno

2. izraunajte prosjenu duinu reenice (podijelite broj rijei s brojem

reenica)

39

3. prebrojite rijei s tri ili vie slogova, ne raunajui vlastita imena,

jednostavan argon ili rijei sloenice, kao ni este nastavke kao to su -es,

-ed, -ing.

4. zbrojite prosjenu duinu reenice i postotak vieslonih rijei.

5. pomnoite dobiveni rezultat sa 0,4.

Kao to se vidi iz toke 3. opisanog postupka raunanja formule, ova je formula

namijenjena tekstovima na engleskom jeziku, a zbog tih posebnih pravila raunanja

vieslonih rijei, jer se dio sufiksa ne uzima u obzir, nije jednostavno prilagodljiva

drugim jezicima. Osim toga, izvorna Gunningova formula bila je jo zahtjevnija, jer su

se pojedini dijelovi reenica koji su bili jedna smislena cjelina raunali kao jedna

reenica pa se itkost raunala na nizu relativno kratkih reenica. Autorov pristup

takvom raunanju reenica potjecao je iz pretpostavke da itatelji takve smislene cjeline

doivljavaju kao cjelovite odnosno dovrene misli, a svrha formule je ionako da izrazi

jasnou zamiljanja unutar reenica. Ovakvo raunanje se ipak napustilo 80-tih godina

20. stoljea te su nastala jednostavnija uputstva.

Gunningova formula se temelji na 90%-tnoj tonosti rjeavanja testa razumijevanja te

zajedno s formulom SMOG daje vrlo visoku tonost procjene itkosti teksta, ali su im i

dobiveni indeksi neto vii nego kod raunanja drugim formulama. Preporuuje se da

indeks itkosti po formuli Fog Index bude ispod 12 ako se koristi za iru populaciju, a

kad je potrebno da tekst razumiju skoro svi, da indeks bude ispod 8 90 .

1.4.2.5. Fry Formula

40

Fry Formula je objavljena 1968. godine 116 , autor joj je Edward Fry, nije zatiena

autorskim pravima pa se vrlo esto koristi i za testiranje zdravstvenih informacija.

Primjerena je za procjenu teine teksta za kolovanje u trajanju od 1 do 17 godina, a za

tonost procjene zahtijeva uzorak teksta od samo 100 rijei 58 . Rauna se runo, a uz

formulu postoji i pripadajui grafikon, Fry Chart, koji nudi jednostavan nain

oitavanja rezultata testa, a moe se nai na stranicama Interneta 38,58 . Uputstva za

raunanje ove formule glase 90 :

1. odaberite uzorak teksta od 100 rijei

2. pronaite na osi y na grafikonu prosjean broj reenica za odlomak od 100

rijei

3. pronaite na osi x na grafikonu prosjean broj slogova za odlomak od 100

rijei

4. sjecite ovih dviju koordinata pokazuje indeks itkosti

Edward Fry je svoj grafikon najprije razradio za tekstove srednjokolske teine, zatim

ga je 1969. godine proirio za osnovnu kolu, a 1977. godine i za visokokolsko

obrazovanje 90 .

Grafikon, koji ukljuuje sve tri razine obrazovanja, izgleda ovako 90 :

41

Zatamnjena podruja grafikona prikazuju vrijednosti koje nisu valjane.

1.4.2.6. Formula Dale-Chall

Formula Dale-Chall je objavljena 1948. godine 117 , ali je vrlo sloena i koristi

popis tri tisue rijei koje su se tada smatrale tekima, to nije toliko primjereno analizi

suvremenih tekstova 109 . Stoga su autori revidirali popis rijei 1995. godine 98 , ali

raunalni programi nisu revidirani te je potrebno runo raunanje uz konzultaciju

pravila i popisa rijei iz njihova prirunika 90 , to ovu formulu ne ini nimalo

atraktivnom za raunanje itkosti tekstova.

42

1.4.2.7. Formula Coleman-Liau Index

Ova je formula itkosti objavljena 1975. godine, a autori su joj Meri Coleman i T.L.

Liau. Indeks itkosti pokazuje stupanj kolovanja koji bi itatelj trebao imati kako bi

mogao razumjeti proitani tekst. Za razliku od prethodno opisanih formula itkosti, ova

se formula ne zasniva na broju slogova u rijeima, ve na broju znakova odnosno slova

u rijeima. Iako postoje sumnje o tonosti rezultata takve formule kojom se broje

znakovi, pokazuje se da raunalni programi tonije raunaju broj znakova nego broj

slogova u rijeima te su takvi program dostupniji 115 .

Uputstva za raunanje ove formule glase 115 :

1. podijelite broj znakova s brojem rijei te pomnoite s 5,89. Nazovimo to A.

2. broj reenica u odlomku od 100 rijei pomnoite s 0,3. Nazovimo to B.

3. oduzmite B od A i umanjite za 15.8.

Takoer, ova se formula pojavljuje i u obliku jednadbe 115 :

CLI = 5,89 x (ch / w) 0,3 x (s / w) 15,8

gdje je CLI = Coleman-Liau Index; ch = ukupan broj znakova; w = ukupan broj rijei;

s = ukupan broj reenica u odlomku od 100 rijei.

43

1.4.2.8. Formula ARI

Autori Smith i Senter objavili su ovu formulu 1967. godine, a naziv ARI je kratica za

engleski naziv Automated Readability Index, to znai automatizirani indeks

itkosti i ukazuje na mogunost raunanja formule raunalnim programima. Kao i

formula Coleman-Liau Index, temelji se na broju znakova u rijeima, a ne na broju

slogova kao ranije opisane formule itkosti. Isto tako, indeks formule oznaava stupanj

kolovanja koji bi itatelj trebao imati kako bi mogao razumjeti proitani tekst.

Formula ARI rauna se na sljedei nain 115 :

ARI = 4,71 x (ch / w) + 0,5 x (w / s) 21,43

gdje je ARI = Automated Readability Index; ch = ukupan broj znakova; w = ukupan

broj rijei; s = ukupan broj reenica.

1.4.2.8. Formula FORCAST

Autori Caylor, Sticht, Fox i Ford objavili su ovu formulu 1973. godine 118 , kada su za

potrebe amerike vojske istraivali koja bi formula bila najprikladnija za testiranje

strunih materijala namijenjenih vojnicima, a da ju je ujedno jednostavno primijeniti

bez dodatnog obuavanja osoblja koje bi formulu koristilo. Kao polazite su koristili

tekstove koji su bili procijenjeni Fleschovom formulom itkosti, a zatim su testirali

vojnike testom Cloze napravljenom na osnovu tih tekstova. Prema dobivenim

rezultatima testa Cloze s viestrukim odgovorima zatim su nanovo procijenili teinu

tekstova, uz uvjet da je barem 50% ispitanika imalo rezultat testa 35% ili vie. Od

44

ukupno 15 varijabli koje su istraivali, najveu korelaciju pokazao je broj jednoslonih

rijei pa je on uvrten u formulu, a budui da duina reenice nije pridonijela

pouzdanosti formule, ta je varijabla izostavljena, to je ujedno neobinost formule

itkosti 90 . Formula FORCAST glasi:

broj razreda = 20 (N + 10)

gdje je N = broj jednoslonih rijei na svakih 150 rijei.

Ova se formula pokazuje valjanom u rasponu od 5. do 12. razreda, a vrlo je popularna

za kratke uzorke tekstova, tekstove na internetskim stranicama, tekstove razliitih

formulara i obrazaca. Amerika vojska je za svoje materijale koji se koriste u zranim

snagama uvela ovu formulu kao svoj standard 90 .

1.4.3. Formule itkosti za neenglesko govorno podruje

1.4.3.1. Formule SOL

Formule nazvane SOL su ustvari modifikacije formule SMOG, napravljene za

panjolski i francuski jezik. Sam je naziv dan u elji da se ponudi neto pozitivno, za

razliku od znaenja formule SMOG, pa su autori smatrali da za te dvije mediteranske

zemlje bolje odgovara naziv koji asocira na sunce 94 . Analizirali su prijevode istih

tekstova ali razliitih teina, ukupno 97 blokova od 30 reenica za panjolski i engleski

jezik te 67 blokova od 30 reenica za francuski i engleski te francuski i panjolski jezik,

45

a dobivene indekse itkosti prema formuli SMOG konvertirali su prema sljedeim

jednadbama kako bi izrazili varijacije meu jezicima 94 :

1) formula za panjolski jezik u odnosu na engleski

SOL p. = 1,95 + 2,23 x E 0,006 x E2

2) formula za francuski jezik u odnosu na engleski

SOL fr. = 5,51 + 0,92 x E

3) formula za francuski jezik u odnosu na panjolski

SOL fr. = 5,03 + 0,52 x S

4) formula za panjolski jezik u odnosu na francuski

SOL p. = 15,21 0,96 x F + 0,08 x F2

gdje je E = indeks itkosti prema formuli SMOG za engleski jezik, S = indeks itkosti

prema formuli SMOG za panjolski jezik, a F = indeks itkosti prema formuli SMOG za

francuski jezik.

Autori takoer nude i obrnutu formulu, tj. za engleski jezik u odnosu na panjolski i

francuski, kao i tablicu s gotovim vrijednostima konverzija za usporedbu i praktinu

primjenu 94 .

Autori ovih formula u svom radu 94 zakljuuju da je engleski jezik itkiji od

francuskog, a francuski itkiji od panjolskog, oito na temelju dobivenih indeksa

46

itkosti, ali u samom radu govore i kako im je polazite da su sva tri jezika jednako

itka i da varijacije u indeksima itkosti ne znae da postoje razlike u teini itanja, to

nipoto nisu dosljedne tvrdnje.

1.4.3.2. Formule za talijanski jezik

Za talijanski jezik napravljene su takoer modifikacije postojeih formula za engleski

jezik. Tako se formula autora Franchina i Vacca 119 temelji na Fleschovoj formuli

primijenjenoj na bilingualnom talijansko-engleskom tekstu istog autora, a u literaturi se

pojavljuje pod nazivom Flesh-Vacca 120 i rauna se na sljedei nain:

206-(0,65 x S) P

gdje je S = broj slogova na 100 rijei, a P = prosjeni broj rijei u reenici

Modifikacija formule Flesch-Kincaid prema tome za talijanski jezik glasi 121 :

11,8 x S + 0,39 x P 15,59

Formulu GulpEase napravila je skupina talijanskih istraivaa 122 te je nazvala prema

poetnim slovima svoje grupacije Gruppo Universitario Linguistico Pedagogico,

prema kojoj se ne rauna broj slogova, ve broj znakova pa formula glasi 121 :

89 (lp/10) + (3 x fr)

47

gdje je lp = broj znakova na 100 rijei / ukupni broj slova, a fr = ukupni broj reenica x

100 / ukupni broj rijei

Indeks itkosti se izraava na skali od 0 do 100, gdje je 0 najmanja itkost a 100 najvea

itkost. Nadalje, daje se usporedba s indeksima dobivenim formulom Flesch-Kincaid pa

indeksi 0-59 po formuli GulpEase odgovaraju vrijednostima 0-50 po formuli Flesch-

Kincaid, indeksi 60-79 odgovaraju vrijednostima 50 do 80, te indeksi 80-100

odgovaraju vrijednostima 80-100 po formuli Flesch-Kincaid 120 . Osim toga,

napominje se da isti indeks itkosti predstavlja razliitu teinu za razliite stupnjeve

kolovanja pa ono to je lagano za visokoobrazovane, a standardno za osobe sa srednjim

obrazovanjem, bit e izrazito teko i frustrirajue za itanje za osobe sa osnovnom

kolom 123 .

1.4.3.3. Formula za vedski jezik

Formulu itkosti za vedski jezik izradio je 1968. godine Carl-Hugo Bjrnsson 124 , a

temelji se na zbroju prosjene duine reenice i postotka dugih rijei, gdje se duga rije

definira kao rije od sedam i vie znakova 93 . Primijenjena je na velikom broju

tekstova za djecu te asopisima na est jezika, od vedskog, njemakog, danskog,

engleskog, finskog do francuskog 125 . Prikazano jednadbom, formula Lix glasi

115 :

LIX = A/B + (C X 100)/A

gdje je A = broj rijei, B = broj reenica, C = broj dugih rijei (vie od 6 znakova).

48

Indeksi itkosti oznaavaju da vrijednost 20 znai jako lagan tekst, a 60 vrlo teak tekst

93 , ali se mogu grupirati i detaljnije prikazati na sljedei nain 126 :

< 24 vrlo lagano

25-34 lagano

35-44 osrednje

45-54 teko

> 55 vrlo teko

1.4.3.4. Formule za ostale jezike

Osim navedenih, formule za ostale jezike neengleskog govornog podruja razvili su

sljedei autori: za kineski, Yang 1971. godine; za danski, Jakobsen 1971. godine; za

nizozemski, Douma 1960., Brouwer 1963., van Hauwermeiren 1972., Zondervan van

Steen i Gunneweg 1976., Staphorsius i Krom 1985. godine; za francuski, Tharp 1939.,

Kandel i Moles 1958., De Landsheere 1963. i 1966., Henry 1973., Richaudeau 1973.

godine; za njemaki, Fucks 1955., Walters 1966., De Landsheere 1970., Briest 1974.,

Schwartz 1975., Nestler 1977., Dickes i Steiwer 1977., Bamberger i Vanecek 1982. i

1984.; za hebrejski, Nahshon 1957.; za hindi, Bhagoliwal 1961; za korejski, Park 1974.;

za ruski, Rock 1970.; za panjolski, Spaulding 1951. i 1956., Fernandez Huerta 1959.,

Gutierrez 1972., Patterson 1972., Thonis 1976., Garcia 1977., Gilliam, Pena i Mountain

1980., Vari-Cartier 1981., Lopez Rodriguez 1981. i 1982., Rodriguez Dieguez 1983.,

Crawford 1984.; za vedski, Bjrnsson 1983., Platzack 1974.; za vijetnamski, Nguyen i

Henkin 1985. godine 93 .

49

Kod ovih navedenih formula mogu se izdvojiti neke zanimljivosti. Naprimjer, formula

za danski jezik je ista kao Lix za vedski, a prihvatilo ju je Dansko povjerenstvo za

formulu Lix 127 .

Jedna od formula za nizozemski jezik 128 temelji se na generalizaciji samo pet

tekstova, gdje je procjena da su u nizozemskom jeziku rijei i reenice due od

engleskog za 10% pa modificiraju Fleschovu formulu tako da njena dva koeficijenta

skrauju za 11% te formula glasi:

206,84 0,77sw 0,93ws

gdje je sw = broj slogova na 100 rijei, a ws = broj rijei u reenici 93 .

Jedna od formula za francuski jezik 129 , koja se temelji na Fleschovoj formuli, uzima

u obzir da su rijei u francuskom jeziku u prosjeku due od rijei u engleskom jeziku pa

koeficijent za duinu rijei dijeli s 1,15 kako bi se dobila formula modificirana za

francuski jezik 93 :

207 1,015ws 0,736sw

gdje je ws = broj rijei u reenici, a sw = broj slogova na 100 rijei.

Formulu za panjolski jezik, koja se temelji na Fleschovoj formuli, Huerta 130 je

najprije isprobao u varijanti kakva se koristila za francuski jezik 129 , ali budui da je

njena primjena pokazala ograniene rezultate, prilagodio ju je na nain da odgovara

panjols