MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2772082966 · doi:10.2196/ijmr.7000

How, When and Why People Seek Health Information Online: Qualitative Study in Hong Kong

2017· article· en· W2772082966 sur OpenAlexvenueno aff
Joanna Ting Wai Chu, Man Ping Wang, Chen Shen, Kasisomayajula Viswanath, TH Lam, Sophia Siu Chee Chan

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetHealth informationCredibilityThematic analysisFocus groupInformation seekingContext (archaeology)Information seeking behaviorPsychologyInternet privacyMedicineHealth careQualitative researchBusinessPolitical scienceGeographyWorld Wide WebSociologyMarketingComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Internet has become an established source for health information. The number of individuals using the Internet to search for health information, ranging from healthy lifestyle advice to treatment and diseases, continues to grow. Scholars have emphasized the need to give greater voice and influence to health consumers. Hong Kong, being one of the most technologically advanced and connected cities in the world, has one of the highest Internet penetration rates in the world. Given the dearth of research in an Asian context, Hong Kong is an excellent platform to study individuals' perceptions (eg, benefits and limitations on seeking health information online and how the information is used) on health information seeking. OBJECTIVE: The aim of this paper was to study individuals' perceptions on health information seeking and to document their Internet information-seeking behaviors. METHODS: Five focus groups (n=49) were conducted from November 2015 to January 2016 with individuals across different age groups (18 years or above). Focus group contents were audiotaped, transcribed, and analyzed using thematic analysis techniques. RESULTS: Older (55+ years) and less educated respondents were less likely to use the Internet to search for health information. Among individuals who obtained health information via the Internet, regardless of the severity of the health issue, the Internet was always the first source for information. Limited doctor consultation time and barriers to accessing professional health services were the main reasons for using the Internet. Convenience and coverage were regarded as the main advantages, whereas credibility and trustworthiness of health information were noted as limitations. The use of Web-based health information varied among individuals; hence, the implications on the doctor-patient relationship were mixed. CONCLUSIONS: The prevalent and increasing use of the Internet for health information seeking suggests the need for health care professionals to understand how it can be optimally utilized to improve health outcomes. Strategies for communicating and disseminating credible health information in a form that users can understand and use are essential. Due to the rapid technological and related behavioral changes, online health information seeking and its effects need to be closely monitored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,418 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations184
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Journal of Medical ResearchMême sujetHealth Literacy and Information AccessibilityTravaux en français237 207