Undergraduate Medical Students’ Search for Health Information Online: Explanatory Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research shows that being a "digital native" or growing up in a digital environment does not necessarily lead to increased digital competencies, such as digital health literacy or evaluation of webpage quality. OBJECTIVE: This study showed how medical students searched for health information online, specifically the recommended testing for histamine intolerance, by comparing the use of various search engines (Google, Medisuch, and a website of the student's choice) to find out more about search strategies in future health professionals. As Medisuch presents a qualitatively better search engine, we assumed that medical students using this search engine might find valid information faster on more reliable webpages, and might recommend the correct diagnostic steps for histamine intolerance to their patients more often than students using a generic search engine like Google. METHODS: Medical students in their third year of study were asked to find the relevant diagnostic steps of histamine intolerance online. They were randomly assigned to use one search engine: Google, their personal choice, or Medisuch. Their process of seeking information online was video recorded. RESULTS: In total, 140 medical students participated in this study. The total number of webpages found did not differ among the groups (P=.52). Students using Medisuch (P=.02) correctly identified the elimination diet as a relevant diagnostic step more frequently. The provocation test was reported by almost half of the students independent of the search engine used. In general, medical students commonly identified trustworthy webpages in all three groups (Google: 36/44, 82%; free choice: 31/36; 86%; and Medisuch: 35/45, 78%). CONCLUSIONS: The results indicate that medical students were able to find trustworthy health-related information online independent of the search engine used. Medical students that are digital natives seem to have proper internet skills and a knowledge of how to use them. They entered specific medical terms (evidence-based diagnostic steps) or names of reliable webpages (DocCheck) in the search engines to gain correct information. However, it remains to be seen if this behavior can be called true "digital literacy".
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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».