Health Information–Seeking Behaviors of Family Caregivers: Analysis of the Health Information National Trends Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing population of aging adults relies on informal caregivers to help meet their health care needs, get help with decision making, and gather health information. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine health information-seeking behaviors among caregivers and to identify caregiver characteristics that contribute to difficulty in seeking health information. METHODS: Data from the Health Information National Trends Survey 5, Cycle 1 (N=3181) were used to compare health information seeking of caregivers (n=391) with noncaregivers (n=2790). RESULTS: Caregivers sought health information for themselves and others using computers, smartphones, or other electronic means more frequently than noncaregivers. Caregivers born outside of the United States reported greater difficulty seeking health information (beta=.42; P=.02). Nonwhite caregivers (beta =-.33; P=.03), those with less education (beta =-.35; P=.02), those with private insurance (beta =-.37; P=.01), and those without a regular health care provider (beta =-.35; P=.01) had less confidence seeking health information. Caregivers with higher income had more confidence (beta =.12; P≤.001) seeking health information. CONCLUSIONS: This study highlights the prevalence of electronic means to find health information among caregivers. Notable differences in difficulty and confidence in health information seeking exist between caregivers, indicating the need for more attention to the socioeconomic status and caregivers born outside of the United States. Findings can guide efforts to optimize caregivers' health information-seeking experiences.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle