Health Information–Seeking Behaviors of Family Caregivers: Analysis of the Health Information National Trends Survey
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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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».