The Medium Is the Message: How Do Canadian University Students Want Digital Medication Information?
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: To facilitate optimal prescription medication benefits and safety, it is important that people are informed about their prescription medications. As we shift towards using the digital medium to communicate medication information, it is important to address the needs and preferences of different user groups so that they are more likely to read and use this information. In this study, we examined what digital medication information (DMI) format Canadian University students want and why. (2) Methods: This study was a qualitative investigation of young (aged 18–35) Canadian University students’ (N = 36) preferences and rationale supporting these preferences with respect to three potential formats for providing DMI: email, a mobile application (app), and online. Reported advantages and disadvantages of each of the three DMI formats were identified and categorized into unique themes. (3) Results: Findings from this study suggest that Canadian University Students most want to receive DMI by email, followed by a mobile app, and finally they were least receptive to online DMI. Participants provided diverse themes of reasons supporting their preferences. (4) Conclusions: Different user groups may have different needs with respect to receiving DMI. The themes from this study suggest that using a formative evaluation framework for assessing different DMI formats may be useful in future research. Email may be the best way to share DMI with younger, generally healthy, Canadian University students who are on few medications. Further research is required to explore whether other mediums for DMI are more appropriate for users with other characteristics (e.g., older and less educated) and contexts (e.g., polypharmacy and complex conditions). Given the flexibility of digital information, DMI could plausibly be provided in multiple formats and could allow users to choose the option they like best and would be most likely to use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».