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Enregistrement W2405973758 · doi:10.2196/ijmr.4749

eHealth Literacy: In the Quest of the Contributing Factors

2016· article· en· W2405973758 sur OpenAlexvenueno aff
Sofia Xesfingi, Athanassios Vozikis

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Piraeus Research Centre
Mots-cléseHealthLiteracyPsychologyComputer sciencePolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the factors that influence eHealth in a country is particularly important for health policy decision makers and the health care market, as it provides critical information to develop targeted and tailored interventions for relevant patient-consumer segments, and further suggests appropriate strategies for training the health illiterate part of the population. OBJECTIVE: The objective of the study is to assess the eHealth literacy level of Greek citizens, using the eHealth Literacy Scale (eHEALS), and further explore the factors that shape it and are associated with it. METHODS: This empirical study relies on a unique sample of 1064 citizens in Greece in the year 2013. The participants were requested to answer various questions about their ability to solve health-related issues using the Internet, and to provide information about their demographic characteristics and life-style habits. Ordered logit models were used to describe a certain citizen's likelihood of being eHealth literate. RESULTS: The demographic factors show that the probability of an individual being eHealth literate decreases by 23% (P=.001) when the individual ages and increases by 53% (P<.001) when he or she acquires higher level of education. Among the life-style variables, physical exercise appears to be strongly and positively associated with the level of eHealth literacy (P=.001). Additionally, other types of technology literacies, such as computer literacy and information literacy, further enhance the eHealth performance of citizens and have the greatest impact among all factors. CONCLUSIONS: The factors influencing eHealth literacy are complex and interdependent. However, the Internet is a disruptive factor in the relationship between health provider and health consumer. Further research is needed to examine how several factors associate with eHealth literacy, since, the latter is not only related to health care outcomes but also can be a tool for disseminating social inequalities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,468 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations156
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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