Understanding Health Information Seeking on the Internet Among Sexual Minority People: Cross-Sectional Analysis From the Health Information National Trends Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals who face barriers to health care are more likely to access the Internet to seek health information. Pervasive stigma and heterosexism in the health care setting are barriers to health care for sexual minority people (SMP, ie, lesbian, gay, and bisexual people); therefore, SMP may be more likely to use the Internet as a source of health information compared to heterosexual people. OBJECTIVE: Currently, there is a dearth of published empirical evidence concerning health information seeking on the Internet among SMP; the current project addresses this gap. METHODS: Data from the 2015 Health Information National Trends Survey Food and Drug Administration Cycle were used to describe and summarize health information seeking among SMP (n=105) and heterosexual people (n=3405). RESULTS: Almost all of the SMP in this sample reported having access to the Internet (92.4%, 97/105). SMP were equally as likely as heterosexual people to seek health information on the Internet (adjusted odds ratio [aOR] 0.94, 95% CI 0.56-1.66) and to report incidental exposure to health information online (aOR 1.02, 95% CI 0.66-1.60). SMP were 58% more likely to watch a health-related video on YouTube than heterosexual people (aOR 1.58, 95% CI 1.00-2.47). Incidental exposure to health information was associated with seeking health information for oneself (aOR 3.87, 95% CI 1.16-14.13) and for someone else (aOR 6.30, 95% CI 2.40-17.82) among SMP. CONCLUSIONS: SMP access the Internet at high rates and seek out health information online. Their incidental exposure could be associated with seeking information for self or others. This suggests that online interventions could be valuable for delivering or promoting health information for SMP.
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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 | 0,031 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».