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Enregistrement W2103970509 · doi:10.2196/jmir.5.4.e32

How Adolescents Use Technology for Health Information: Implications for Health Professionals from Focus Group Studies

2003· article· en· W2103970509 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-cléseHealthFocus groupInternet privacyThe InternetSocial mediamHealthPsychologyPhoneHealth careQualitative researchMedical educationMedicineWorld Wide WebNursingComputer sciencePsychological interventionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents present many challenges in providing them effective preventive services and health care. Yet, they are typically the early adopters of new technology (eg, the Internet). This creates important opportunities for engaging youths via eHealth. OBJECTIVE: To describe how adolescents use technology for their health-information needs, identify the challenges they face, and highlight some emerging roles of health professionals regarding eHealth services for adolescents. METHODS: Using an inductive qualitative research design, 27 focus groups were conducted in Ontario, Canada. The 210 participants (55% female, 45% male; median age 16 years) were selected to reflect diversity in age, sex, geographic location, cultural identity, and risk. An 8-person team analyzed and coded the data according to major themes. RESULTS: Study participants most-frequently sought or distributed information related to school (89%), interacting with friends (85%), social concerns (85%), specific medical conditions (67%), body image and nutrition (63%), violence and personal safety (59%), and sexual health (56%). Finding personally-relevant, high-quality information was a pivotal challenge that has ramifications on the depth and types of information that adolescents can find to answer their health questions. Privacy in accessing information technology was a second key challenge. Participants reported using technologies that clustered into 4 domains along a continuum from highly-interactive to fixed information sources: (1) personal communication: telephone, cell phone, and pager; (2) social communication: e-mail, instant messaging, chat, and bulletin boards; (3) interactive environments: Web sites, search engines, and computers; and (4) unidirectional sources: television, radio, and print. Three emerging roles for health professionals in eHealth include: (1) providing an interface for adolescents with technology and assisting them in finding pertinent information sources; (2) enhancing connection to youths by extending ways and times when practitioners are available; and (3) fostering critical appraisal skills among youths for evaluating the quality of health information. CONCLUSIONS: This study helps illuminate adolescent health-information needs, their use of information technologies, and emerging roles for health professionals. The findings can inform the design and more-effective use of eHealth applications for adolescent populations.

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,351 · 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