The effect of educational attainment levels on use of non-traditional health information resources: Findings from the Canadian survey of experiences with primary health care
Notice bibliographique
Résumé
Canadian provincial governments have made significant investments in nurse advice telephone lines and Internet resources as non-traditional options to reduce emergency department visits and improve access to health care for the population. However, little is known about the characteristics of users of these services, and who chooses to use them first, before accessing other sources of health advice. Additionally, individuals with lower levels of education tend to be late adopters of technology and have inconsistent utilization of health services. The purpose of the study is to examine the effect of educational attainment levels on the use of non-traditional health information sources first, before other more conventional sources of health information. The study utilized Canadian Survey of Experiences with Primary Health Care (CSE-PHC), 2007-2008 survey data. Logistic regression models were constructed to examine the relationship between use of non-traditional health information sources first, and educational attainment, adjusted for confounders. Relative to someone with less than secondary education, individuals with secondary education (OR = 4.30, 95% CI: 2.44 – 7.59), and individuals with post-secondary education (OR 4.91, 95% CI: 2.78 – 8.67), had significantly greater odds of using non-traditional health information sources first. These findings suggest that educational attainment has a significant effect on the use of non-traditional health information sources first. Future providers of non-traditional health information sources, especially in the design of future eHealth tools and consideration of eHealth literacy, should consider these results in development and implementation of their communications strategies to maximize the reach of their services.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».