Exploring Health Information-Seeking Preferences of Older Adults With Hypertension: Quasi-Experimental Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' engagement in health care decision making is constituted by at least two behaviors: health information seeking and active involvement in medical decisions. Previous research reported that older adults desire a lot of information, but want to participate in decision making to a lesser degree. However, there is only limited evidence on the effect of desire for health information on seniors' perceived confidence in making an informed choice (ie, decision self-efficacy). OBJECTIVE: The goal of this study was to investigate the role desire for health information has for older patients. More specifically, it tested whether decision self-efficacy increases as a function of an assisted computer-based information search. Additionally, the study allowed insights into the sources seniors with hypertension prefer to consult. METHODS: A sample of 101 senior citizens (aged ≥60 years) with high blood pressure in the Italian-speaking part of Switzerland answered a questionnaire before and after an informational intervention was applied. The intervention consisted of offering additional information on hypertension from five different sources and of providing the information the participant desired. Preference for receiving this information was the major independent variable. The main outcome measure was decision self-efficacy (assessed at baseline and posttest). Analyses of covariance were conducted to detect differences between and within who desired additional hypertension-related content (intervention group) and "information avoiders" (control group). RESULTS: Health care professionals firmly remain the preferred and most trusted source of health information for senior patients. The second most consulted source was the internet (intervention group only). However, among the total sample, the internet obtained the lowest credibility score. A significant increase in decision self-efficacy occurred in seniors consulting additional information compared to information avoiders (F1,93=28.25, P<.001). CONCLUSIONS: Consulting health information on a computer screen, and assistance by a computer-savvy person, may be a helpful activity to increase perceived confidence in making treatment decisions in seniors with hypertension.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».