Smartphone and Internet Access and Utilization by People With Schizophrenia in South Australia: Quantitative Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based information and interventions for mental illness are increasingly being provided. There is an expectation that citizens have access to the internet and are competent in using technology. People with schizophrenia are often excluded from social engagement, have cognitive impairment, and have very limited income, all of which may reduce their use of technology. OBJECTIVE: This study aimed to investigate technology access, use of digital technology, and confidence in using technology among people with schizophrenia living in the community. METHODS: Face-to-face structured interviews with 50 people with schizophrenia (aged 18-65 years) living in the northern suburbs of Adelaide, South Australia, were conducted using an instrument designed to assess technology access and utilization. RESULTS: Most participants (42/50, 84%) owned a mobile phone, but only 58% (29/50) owned a smartphone. Two-thirds of participants (33/50, 66%) had access to the internet at home, using a smartphone or computer. Moreover, 40% (20/50) of participants used the internet at least daily, but 30% (15/50) of participants had never accessed the internet from any device. Approximately half of the participants (24/50, 48%) had never used Facebook. Participants rarely used community facilities (eg, libraries and cafes) to access the internet. There were no significant differences (P values ranged from .14 to .70) between younger participants (aged 18-34 years) and older participants (aged 35-64 years) in internet or smartphone access or confidence in using technology. CONCLUSIONS: Although the sample size of this study is small, it shows limited technology access, use of digital technology, and confidence in using technology among the participants. This could be a barrier to the online delivery of information and interventions for people with schizophrenia. To better understand the impacts of such technological disadvantage and potential disparities in access and use of online resources, prospective studies should recruit a larger sample size and include control subjects matched for socioeconomic disadvantage.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».