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Enregistrement W2785970163 · doi:10.2196/publichealth.6260

Trust in Health Information Sources: Survey Analysis of Variation by Sociodemographic and Tobacco Use Status in Oklahoma

2018· article· en· W2785970163 sur OpenAlexvenueno aff
Cati Brown‐Johnson, Lindsay Boeckman, Ashley H. White, Andrea Burbank, Sjonna Paulson, Laura A. Beebe

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMass mediaSocial mediaPublic healthPsychological interventionHealth communicationInternet privacyPopulationMedicineThe InternetMoresPsychologyEnvironmental healthPublic relationsAdvertisingBusinessPolitical scienceNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Modern technology (ie, websites and social media) has significantly changed social mores in health information access and delivery. Although mass media campaigns for health intervention have proven effective and cost-effective in changing health behavior at a population scale, this is best studied in traditional media sources (ie, radio and television). Digital health interventions are options that use short message service/text messaging, social media, and internet technology. Although exposure to these products is becoming ubiquitous, electronic health information is novel, incompletely disseminated, and frequently inaccurate, which decreases public trust. Previous research has shown that audience trust in health care providers significantly moderates health outcomes, demographics significantly influence audience trust in electronic media, and preexisting health behaviors such as smoking status significantly moderate audience receptivity to traditional mass media. Therefore, modern health educators must assess audience trust in all sources, both media (traditional and digital) and interpersonal, to balance pros and cons before structuring multicomponent community health interventions. OBJECTIVE: We aimed to explore current trust and moderators of trust in health information sources given recent changes in digital health information access and delivery to inform design of future health interventions in Oklahoma. METHODS: We conducted phone surveys of a cross-sectional sample of 1001 Oklahoma adults (age 18-65 years) in spring 2015 to assess trust in seven media sources: traditional (television and radio), electronic (online and social media), and interpersonal (providers, insurers, and family/friends). We also gathered information on known moderators of trust (sociodemographics and tobacco use status). We modeled log odds of a participant rating a source as "trustworthy" (SAS PROC SURVEYLOGISTIC), with subanalysis for confounders (sociodemographics and tobacco use). RESULTS: Oklahomans showed the highest trust in interpersonal sources: 81% (808/994) reported providers were trustworthy, 55% (550/999) for friends and family, and 48% (485/998) for health insurers. For media sources, 24% of participants (232/989) rated the internet as trustworthy, followed by 21% of participants for television (225/998), 18% for radio (199/988), and only 11% for social media (110/991). Despite this low self-reported trust in social media, 40% (406/991) of participants reported using social media for tobacco-related health information. Trust in health providers did not vary by subpopulation, but sociodemographic variables (gender, income, and education) and tobacco use status significantly moderated trust in other sources. Women were on the whole more trusting than men, trust in media decreased with income, and trust in friends and family decreased with education. CONCLUSIONS: Health education interventions should incorporate digital media, particularly when targeting low-income populations. Utilizing health care providers in social media settings could leverage high-trust and low-cost features of providers and social media, respectively.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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