Young adults on the perceived benefits and expected use of personal health records: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personal health records (PHRs) are tools that allow individuals to access, share and manage their health information online. Despite apparent interest, adoption rates remain low. There is a gap in our understanding as to what different populations of users, in particular young adults, might want from such a tool. OBJECTIVE: To describe and interpret the views and expectations of young healthy adults about using an online PHR. METHODS: A qualitative descriptive study was carried out. Four focus groups were conducted with a total of 29 participants (18-34 years old) from a community setting in Montreal, Canada. Interviews were transcribed and analyzed with inductivethematic analysis. RESULTS: With respect to how young adults viewed PHRs, three broad themes were identified: perceived advantages to using a PHR, future PHR users and concerns about PHRs. Three other overarching themes emerged from data analysis in terms of what participants expected from using a PHR: the use of the PHR for preventative health, PHR support to take more control over their health and strategies to make the PHR worthwhile. A conceptual framework of factors influencing expectations of PHR use in this population is proposed. CONCLUSIONS: While young adults view the PHR as beneficial, this is not enough for them to be motivated to actually use a PHR. To foster use, the PHRs need to be perceived as a health prevention tool that helps users to increase control over theirhealth status. More research is needed to understand the expectations and anticipated use of different populations in designing a person-centered tool;the proposedframework provides theoretical basis in this regard.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».