Social inequalities in health information seeking among young adults in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Over their lifecourse, young adults develop different skills and preferences in relationship to the information sources they seek when having questions about health. Health information seeking behaviour (HISB) includes multiple, unequally accessed sources; yet most studies have focused on single sources and did not examine HISB's association with social inequalities. This study explores 'multiple-source' profiles and their association with socioeconomic characteristics. We analyzed cross-sectional data from the Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking involving 2093 young adults recruited in Montreal, Canada, in 2011-2012. We used latent class analysis to create profiles based on responses to questions regarding whether participants sought health professionals, family, friends or the Internet when having questions about health. Using multinomial logistic regression, we examined the associations between profiles and economic, social and cultural capital indicators: financial difficulties and transportation means, friend satisfaction and network size, and individual, mother's, and father's education. Five profiles were found: 'all sources' (42%), 'health professional centred' (29%), 'family only' (14%), 'Internet centred' (14%) and 'no sources' (2%). Participants with a larger social network and higher friend satisfaction were more likely to be in the 'all sources' group. Participants who experienced financial difficulties and completed college/university were less likely to be in the 'family only' group; those whose mother had completed college/university were more likely to be in this group. Our findings point to the importance of considering multiple sources to study HISB, especially when the capacity to seek multiple sources is unequally distributed. Scholars should acknowledge HISB's implications for health inequalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».