Web-Based Health Information Seeking Among Students at Kuwait University: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Owing to the revolution in technology, the internet has become an important aspect of people's lives. Modern technology is enabling people from diverse educational backgrounds to use the internet for several purposes, one of which is health information seeking. Recently, Web-based health information has become more popular among patients all over the world and among the general public. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the use of Web-based health resources among undergraduate students from different faculties at Kuwait University. METHODS: The study employed a cross-sectional design with students selected from 8 faculties of Kuwait University, 4 faculties of Literature and 4 faculties of Science. Data were collected using structured questionnaires, and analysis was done using a chi-square test and binary logistic regression to determine the factors associated with seeking health information on the Web. RESULTS: The sample size obtained was 1132 with a response rate of 90.27% (1132/1254). Overall, the prevalence of students seeking Web-based health information was 92.66%. (1049/1132) The most significant factors associated with seeking health information on the Web were age, gender, faculty, year of study, primary source of internet, and level of experience with internet use. In total, 90.0% (325/361) of students who were aged older than 21 years used Web-based health information compared with 82.8% (275/332) of those who were aged 18 years. In addition, female students showed a higher prevalence (829/934, 88.8%) of Web-based health information seeking than males (210/270, 77.8%). Students who majored in faculties of Science were more likely to seek health information than those who majored in faculties of Literature. All the differences found in the study were statistically significant (P<.05). CONCLUSIONS: The study concluded that many people use the internet for seeking health information. Sociodemographic factors have a significant association with Web-based health information seeking. Therefore, doctors must educate the public about the health information websites that can be trusted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».