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Enregistrement W3096191439 · doi:10.2196/20671

Prevalence and Predictors of Health-Related Internet and Digital Device Use in a Sample of South Asian Adults in Edmonton, Alberta, Canada: Results From a 2014 Community-Based Survey

2020· article· en· W3096191439 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mark Makowsky, Charlotte Jones, Shahnaz Davachi

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensAlberta Health ServicesOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLawson FoundationUniversity of Alberta
Mots-cléseHealthThe InternetmHealthMedicineLogistic regressionDigital healthCommunity healthCross-sectional studyGerontologyHealth careFamily medicineEnvironmental healthPublic healthNursingPsychological interventionWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: South Asian Canadians are at high risk of developing cardiovascular disease and diabetes. Consumer-oriented health information technology may help mitigate lifestyle risk factors and improve chronic disease self-management. OBJECTIVE: This study aims to explore the prevalence, patterns, and predictors of the use of the internet, digital devices, and apps for health purposes as well as preferences for future use of eHealth support in South Asian Canadians. METHODS: We conducted a cross-sectional, mixed-mode survey in a convenience sample of 831 South Asian adults recruited at faith-based gathering places, health care settings, and community events in Edmonton, Alberta, in 2014. The 706 responders (mean age 47.1, SD 17.6 years; n=356, 50.4% female; n=509, 72.1% Sikh) who provided complete sociodemographic information were included in the analysis, and the denominators varied based on the completeness of responses to each question. Multivariate logistic regression was used to determine sociodemographic and health status predictors of internet use, being a web-based health information seeker, smartphone or tablet ownership, health app use, and willingness to use various modes of eHealth support. RESULTS: Of all respondents, 74.6% (527/706) were internet users and 47.8% (336/703) were web-based health information seekers. In addition, 74.9% (527/704) of respondents owned a smartphone or tablet and 30.7% (159/518) of these had a health and fitness app. Most internet users (441/527, 83.7%) expressed interest in using ≥1 mode of eHealth support. Older age, being female, having less than high school education, preferring written health information in languages other than English, and lacking confidence in completing medical forms predicted lack of internet use. Among internet users, factors that predicted web-based health information seeking were being female, use of the internet several times per day, being confident in completing medical forms, and preferring health information in English. Predictors of not owning a smartphone or tablet were being older, preferring health information in languages other than English, having less than high school education, living in Canada for <5 years, having a chronic health condition, and having diabetes. Increasing age was associated with lower odds of having a health app. Preferring health information in languages other than English consistently predicted lower interest in all modes of eHealth support. CONCLUSIONS: eHealth-based chronic disease prevention and management interventions are feasible for South Asian adults, but digital divides exist according to language preference, education, age, sex, confidence in completing medical forms, and number of years lived in Canada. Community-based, culturally tailored strategies targeting these factors are required to address existing divides and increase the uptake of credible web-based and app-based resources for health purposes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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