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Enregistrement W3192776501 · doi:10.1093/eurjcn/zvab060.142

Validity and reliability of the Norwegian version of the eHealth Literacy Scale (eHEALS) among patients after percutaneous coronary intervention

2021· article· en· W3192776501 sur OpenAlexaff
Gunhild Brørs, Tore Wentzel‐Larsen, Håvard Dalen, TB Hansen, CD Norman, Astrid Klopstad Wahl, TM Norekvaal

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaMedicineeHealthHealth literacyConfirmatory factor analysisConstruct validityIntraclass correlationReliability (semiconductor)Clinical psychologyConventional PCIPsychometricsStructural equation modelingInternal medicineHealth careMyocardial infarctionStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements The Western Norway Health Authority. OnBehalf The CONCARD-PCI Investigators Background In recent years an internet-based technology has become an important source for providing health information to patients after an acute cardiac event. Therefore, consideration of patients’ perceived eHealth literacy skills, is crucial for improving patient-centred health information after percutaneous coronary intervention (PCI). Purpose The aim of this study was to translate and adapt the eHealth literacy Scale (eHEALS) to conditions in Norway, and to determine the psychometric properties of the eHEALS in self-report format administered to patients after PCI. Methods The original English version of the eHEALS was translated into Norwegian, following a cross-cultural adaptation process. Further, we set out to determine the reliability (internal consistency, test-retest) and construct validity (structural validity, hypotheses testing and cross-cultural validity). Internal consistency was calculated using Cronbach alpha. Intra-class correlation (ICC) was used to assess test-retest reliability. A confirmatory factor analysis (CFA) was performed for a priori hypotheses 1-, 2- and 3-factor model. Demographic information, health-related internet use, health literacy and health status were collected to correlate with eHEALS scores. Results For the validation, 1695 patients were included after PCI. Mean age was 66 years. Most of the patients were male (78%). Cronbach’s alpha for the eHEALS was >0.999. The corresponding Cronbach’s alpha for the 2-week retest was >0.937. The ICC for eHEALS was 0.605 (95% CI 0.419-0.743, P < 0.001). CFA showed a modest model fit of the 1- and 2-factor model. After modifications in the 3-factor model, all the goodness-of-fit indices indicated a good fit. A weak correlation with age (r=-0.206) was found. Employed and higher educated patients scored higher on the eHEALS: There was a higher eHEALS score for the patients with higher education level compared with those with lower education level (mean difference between 2.24 (P = 0.002) and 4.61 (P < 0.001)), and for the patients who were employed compared to those who were retired (mean difference 2.31, P < 0.001). The eHEALS score was higher among the patients who reported to use the internet to find health information (95% CI -21.40, -17.21 (P < 0.001)). There was a moderate correlation with perceived usefulness (r = 0.587) and importance (r = 0.574) of using the internet for health information. There was a moderate correlation with the health literacy dimensions for appraisal of health information (r= 0.380) and ability to find good health information (r = 0.561). Conclusions The study provides additional information on the psychometric properties of the eHEALS for patients after PCI, suggesting a multidimensional construct rather than unidimensional. The high internal consistency indicated a redundancy of items. Therefore, further validation studies of the eHEALS is required.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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