Health App Possession Among Smartphone or Tablet Owners in Hong Kong: Population-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health apps are increasingly used with important implications for health. Hong Kong is one of the most technologically advanced and connected cities-smartphone ownership and Internet access rates are among the highest in the world. OBJECTIVE: We investigated the prevalence of health app possession and related sociodemographic factors and health behaviors among smartphone or tablet owners in Hong Kong. METHODS: A territory-wide population-based dual (landline and mobile) telephone survey was conducted in 2016. Respondents were asked whether they had health-related apps on their smartphones or tablets and what functions were available on the apps (eg, tracking physical activity and logging health records). Logistic regression was used to calculate the adjusted odds ratio (aOR) and 95% CI of health app possession for different demographic characteristics, socioeconomic position (education, employment, and income), health behaviors (smoking, alcohol, and physical activity) and health (body mass index and chronic diseases). RESULTS: Of the 4129 smartphone or tablet owners (81.28%, 4129/5080 respondents), 995 (24.10%) had a health app. Tracking physical activity (67.0% of 995) and logging health records (43.0% of 995) were the most common functions of the health apps. Overall, younger age, higher education, and household income were associated with having health apps (all P<.001). Compared with physical inactivity, engaging in moderate physical activity ≥1 day/week was associated with having health apps (aOR 1.45 [95% CI 1.20-1.75] for 1-3 days/week, and aOR 1.32 [95% CI 1.07-1.62] for ≥4 days/week). Having a history of chronic diseases was associated with having health apps (aOR 1.36 [95% CI 1.11-1.68]). CONCLUSIONS: We have shown a lower prevalence of use of information and communication technologies (ICTs) in respondents with lower education and income in the most developed Chinese city. This could be seen as a confirmation of the "Inverse information law," which suggests that those most in need have less use of services and hence receive less benefits from advancements in medicine and health related ICTs.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».