The Swedish Version of the Electronic Health Literacy Scale: Prospective Psychometric Evaluation Study Including Thresholds Levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To enhance the efficacy of information and communication, health care has increasingly turned to digitalization. Electronic health (eHealth) is an important factor that influences the use and receipt of benefits from Web-based health resources. Consequently, the concept of eHealth literacy has emerged, and in 2006 Norman and Skinner developed an 8-item self-report instrument to measure these skills: the eHealth Literacy Scale (eHEALS). However, the eHEALS has not been tested for reliability and validity in the general Swedish population and no threshold values have been established. OBJECTIVE: The aim of this study was to translate and adapt eHEALS into a Swedish version; evaluate convergent validity and psychometric properties; and determine threshold levels for inadequate, problematic, and sufficient eHealth literacy. METHODS: Prospective psychometric evaluation study included 323 participants equally distributed between sexes with a mean age of 49 years recruited from 12 different arenas. RESULTS: There were some difficulties translating the English concept health resources. This resulted in this concept being translated as health information (ie, Hälsoinformation in Swedish). The eHEALS total score was 29.3 (SD 6.2), Cronbach alpha .94, Spearman-Brown coefficient .96, and response rate 94.6%. All a priori hypotheses were confirmed, supporting convergent validity. The test-retest reliability indicated an almost perfect agreement, .86 (P<.001). An exploratory factor analysis found one component explaining 64% of the total variance. No floor or ceiling effect was noted. Thresholds levels were set at 8 to 20 = inadequate, 21 to 26 = problematic, and 27 to 40 = sufficient, and there were no significant differences in distribution of the three levels between the Swedish version of eHEALS and the HLS-EU-Q16. CONCLUSIONS: The Swedish version of eHEALS was assessed as being unidimensional with high internal consistency of the instrument, making the reliability adequate. Adapted threshold levels for inadequate, problematic, and sufficient levels of eHealth literacy seem to be relevant. However, there are some linguistic issues relating to the concept of health resources.
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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 | 0,019 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».