Informal Caregivers’ Use of Internet-Based Health Resources: An 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: Informal caregivers express strong interest in technology innovations to help them in their caregiving role; however, divides across sociodemographic characteristics in internet and technology access may preclude the most vulnerable caregivers from accessing such resources. OBJECTIVE: This study aims to examine caregivers' internet use, both generally and for seeking health-related information, and whether usage differs as a function of caregivers' characteristics. METHODS: Data were analyzed from the Health Information National Trends Survey 5 Cycle 1. Participants were included in analyses if they self-identified as providing uncompensated care to a close individual. Caregivers reported internet use factors, age, education, rurality, general health, distress, and objective caregiving burden. We used chi-square tests of independence with jackknife variance estimation to compare whether internet use factors differed by caregivers' characteristics. RESULTS: A total of 77.5% (303/391) caregivers surveyed reported ever using the internet. Of internet users, 88.1% (267/303) accessed from a home computer and 83.2% (252/303) from a mobile device. Most caregivers accessed health information for themselves (286/391, 73.1%) or others (264/391, 67.5%); fewer communicated with a doctor over the Web (148/391, 37.9%) or had a wellness app (171/391, 43.7%). Caregivers reporting younger age, more education, and good health were more likely to endorse any of these activities. Furthermore, two-thirds of caregivers (258/391, 66.0%) endorsed trust in health information from the internet. CONCLUSIONS: Computers and mobile devices are practical platforms for disseminating caregiving-related information and supportive services to informal caregivers; these modalities may, however, have a more limited reach to caregivers who are older, have less education, and are in poorer health.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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