Cocreation of Massive Open Online Courses to Improve Digital Health Literacy in Diabetes: Pilot Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-management education is a fundamental aspect in the health care of people with diabetes to develop the necessary skills for the improvement of health outcomes. Patients are required to have the competencies to manage electronic information resources-that is, an appropriate level of digital health literacy. The European project IC-Health aimed to improve digital health literacy among people with diabetes through the cocreation of massive open online courses (MOOCs). OBJECTIVE: We report the preliminary results obtained in 3 participating countries in the IC-Health project (Italy, Spain, and Sweden) regarding (1) experience of the participants during the cocreation process of MOOCs, (2) perceived changes in their digital health literacy level after using MOOCs, and (3) a preliminary assessment of the acceptability of MOOCs. METHODS: The cocreation of the MOOCs included focus groups with adults and adolescents with diabetes and the creation of independent communities of practice for type 1 diabetes and type 2 diabetes participants aimed to co-design the MOOCs. Quantitative measures of the acceptability of MOOCs, experience in the cocreation process, and increase in digital health literacy (dimensions of finding, understanding, and appraisal) were assessed. RESULTS: A total of 28 participants with diabetes participated in focus groups. Adults and adolescents agreed that the internet is a secondary source of health-related information. A total of 149 participants comprised the diabetes communities of practice. A total of 9 MOOCs were developed. Acceptability of the MOOCs and the cocreation experience were positively valued. There was a significant improvement in digital health literacy in both adults and adolescents after using MOOCs (P<.001). CONCLUSIONS: Although the results presented on self-perceived digital health literacy are preliminary and exploratory, this pilot study suggests that IC-Health MOOCs represent a promising tool for the medical care of diabetes, being able to help reduce the limitations associated with low digital health literacy and other communication barriers in the diabetes population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».