Who is More Likely to Use the Internet for Health Behavior Change? A Cross-Sectional Survey of Internet Use Among Smokers and Nonsmokers Who Are Orthopedic Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth presents opportunities to provide population groups with accessible health interventions, although knowledge about Internet access, peoples' interest in using the Internet for health, and users' characteristics are required prior to eHealth program development. OBJECTIVE: This study surveyed hospital patients to examine rates of Internet use, interest in using the Internet for health, and respondent characteristics related to Internet use and interest in using the Internet for health. For patients who smoke, preferences for types of smoking cessation programs for use at home and while in hospital were also examined. METHODS: An online cross-sectional survey was used to survey 819 orthopedic trauma patients (response rate: 72.61%, 819/1128) from two public hospitals in New South Wales, Australia. Logistic regressions were used to examine associations between variables. RESULTS: A total of 72.7% (574/790) of respondents had at least weekly Internet access and more than half (56.6%, 357/631) reported interest in using the Internet for health. Odds of at least weekly Internet usage were higher if the individual was born overseas (OR 2.21, 95% CI 1.27-3.82, P=.005), had a tertiary education (OR 3.75, 95% CI 2.41-5.84, P<.001), or was a nonsmoker (OR 3.75, 95% CI 2.41-5.84, P<.001). Interest in using the Internet for health increased with high school (OR 1.85, 95% CI 1.09-3.15, P=.02) or tertiary education (OR 2.48, 95% CI 1.66-3.70, P<.001), and if household incomes were more than AUS $100,000 (OR 2.5, 95% CI 1.25-4.97, P=.009). Older individuals were less interested in using the Internet for health (OR 0.98, 95% CI 0.97-0.99, P<.001). CONCLUSIONS: Online interventions may be a potential tool for health care in this hospitalized population. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR): ACTRN12614001147673; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=366829&isReview=true (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qg26u3En).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».