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Enregistrement W150101024 · doi:10.2196/med20.4327

Harnessing the Web: How E-Health and E-Health Literacy Impact Young Adults’ Perceptions of Online Health Information

2015· article· en· W150101024 sur OpenAlexvenueno aff
Rowena Briones

Notice bibliographique

RevueMedicine 2 0 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyMeaning (existential)Grounded theoryPsychologyThe InternetHealth informationInternet privacyHealth educationModerationConstruct (python library)Health communicationInformation seekingQualitative researchMedical educationSocial psychologyWorld Wide WebComputer scienceSociologyMedicineHealth carePublic healthNursingPolitical scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rise of technology has changed how people take control of their health, enabling individuals to choose to live healthier lives and make better treatment decisions. With this said, the Internet has emerged as the channel used by individuals for actively seeking or passively receiving health information. OBJECTIVE: To explore how young adults assess the quality of health information, and how they construct meaning of online health information in general. Through 50 in-depth interviews, this study aims to examine how and why young adults turn to the Web for health information, and what strategies they employ to ensure that they are getting credible information. METHODS: A total of 50 in-depth interviews were conducted with young adults to explore how they make meaning of online health information. Depending on the geographic area of the participant, the interview took place face-to-face at a location convenient for them, over Skype, or over the telephone and lasted on average 40 minutes. The interviews were transcribed verbatim, fully retaining the speech style of the moderator and the participants. Data were analyzed using techniques from the grounded theory approach, using a constant comparative method to allow for themes to emerge from the transcripts. RESULTS: The participants shared several benefits to this mode of health information seeking, claiming that it made for more productive visits with doctors and made health information more readily accessible through a variety of different formats. Additionally, the participants demonstrated their e-health literacy levels by discussing how they assessed online health information, engaging in a series of strategies that encompassed different aspects of e-health literacy. Social media channels were brought up by the participants as relatively new tools that can be used to assist in the seeking, understanding, and sharing of health information. However, participants also cautioned about the use of social media in regards to its informal nature, warning users to evaluate sources accordingly and to use these channels as supplementary outlets of information for more traditional channels. CONCLUSIONS: The use of the Internet and technology for health purposes is a growing area for both scholarship and practice that has strong implications for health consumers, medical professionals, and communicators alike. The findings that emerged from this research demonstrated that the online space is an acceptable channel through which young adults can find and share information. However, in spite of the rising usage of social media by this particular group, the findings showed that they were hesitant and wary of the channel, not seeing it as a resource for health information but more of a channel for networking and entertainment. In spite of this, this study shows that the online health information seeking behaviors is an area that warrants further exploration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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