Veterinarians' information Prescription and Clients' eHealth Literacy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study is to investigate the relationship between pet owner’s combined knowledge, comfort, and perceived skills at finding, evaluating, applying online pet health information, and the application of the information prescription (IP) provided for pet owners education on the internet. Methods: Thirty telephone interviews were conducted followed by a questionnaire of eHealth Literacy Scale (eHEALS) with pet owners after receiving an IP with a suggested websites in addition to their customary veterinary services in a vet clinic at the center of Tehran, Iran. Qualitative and quantitative data were merged to explore differences and similarities among respondents with different eHealth literacy levels. Results: Results indicate that pet owners with higher score of eHealth literacy more accessed the suggested websites and reported positive feelings about this addition to their veterinary services. Similarly, among the eight-item self-reported eHealth Literacy skills, perceived skills at evaluating and applying, were significantly associated with the use of IPs. Lastly eHealth literacy level was significantly associated with the outcomes of prescribed information, such as veterinarians-client communication outcome and learning outcomes. Conclusion: Disparities in application of the veterinarian’s IPs for online pet healthcare information, and its outcomes are associated with different eHealth literacy skills. Veterinarians should collaborate with information specialists and librarians to perform education efforts to raise awareness on online pet health information quality and impact of veterinarian directed information prescription especially among low health literate owners.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».