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Enregistrement W2768534460 · doi:10.2196/mental.8139

Sharing Family Life Information Through Video Calls and Other Information and Communication Technologies and the Association With Family Well-Being: Population-Based Survey

2017· article· en· W2768534460 sur OpenAlexvenueno aff
Chen Shen, Man Ping Wang, Joanna Ting Wai Chu, Alice Wan, Kasisomayajula Viswanath, Sophia Siu Chee Chan, TH Lam

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPhonePsychologyPopulationFamily lifeMobile phoneSocial mediaInternet privacySocial psychologyMedicineWorld Wide WebSociologyComputer scienceEnvironmental healthSocioeconomicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of information and communication technologies (ICTs) for information sharing among family members is increasing dramatically. However, little is known about the associated factors and the influence on family well-being. OBJECTIVE: The authors investigated the pattern and social determinants of family life information sharing with family and the associations of different methods of sharing with perceived family health, happiness, and harmony (3Hs) in Hong Kong, where mobile phone ownership and Internet access are among the most prevalent, easiest, and fastest in the world. METHODS: A territory-wide population-based telephone survey was conducted from January to August 2016 on different methods of family life information (ie, information related to family communication, relationships with family members, emotion and stress management) sharing with family members, including face-to-face, phone, instant messaging (IM), social media sites, video calls, and email. Family well-being was assessed by three single items on perceived family health, happiness, and harmony, with higher scores indicating better family well-being. Adjusted prevalence ratios were used to assess the associations of sociodemographic factors with family life information sharing, and adjusted beta coefficients for family well-being. RESULTS: Of 2017 respondents, face-to-face was the most common method to share family life information (74.45%, 1502/2017), followed by IM (40.86%, 824/2017), phone (28.10%, 567/2017), social media sites (11.91%, 240/2017), video calls (5.89%, 119/2017), and email (5.48%, 111/2017). Younger age and higher education were associated with the use of any (at least one) method, face-to-face, IM, and social media sites for sharing family life information (all P for trend <.01). Higher education was most strongly associated with the use of video calls (adjusted prevalence ratio=5.61, 95% CI 2.29-13.74). Higher household income was significantly associated with the use of any method, face-to-face, and IM (all P for trend <.05). Sharing family life information was associated with a higher level of perceived family well-being (beta=0.56, 95% CI 0.37-0.75), especially by face-to-face (beta=0.62, 95% CI 0.45-0.80) and video calls (beta=0.34, 95% CI 0.04-0.65). The combination of face-to-face and video calls was most strongly associated with a higher level of perceived family well-being (beta=0.81, 95% CI 0.45-1.16). CONCLUSIONS: The differential use of ICTs to share family life information was observed. The prevalence of video calls was low, but associated with much better family well-being. The results need to be confirmed by prospective and intervention studies to promote the use of video calls to communicate and share information with family, particularly in disadvantaged groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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