Electronic health literacy among adults with chronic pain: A descriptive, cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 100 million American adults are living with chronic pain, which costs the healthcare system an average of $560–635 billion each year. Levels of health literacy and ehealth literacy are important factors in determining a patient’s capacity to manage pain and the multidimensional impact of pain. To our knowledge, few studies have specifically examined the level of ehealth literacy and its association with health literacy among chronic pain patients. The purpose of this study was to 1) assess the levels of health literacy and ehealth literacy in adults with chronic pain, and 2) examine the relationship between health literacy and ehealth literacy skills among adults diagnosed and living with chronic pain. Methods: A non-experimental, descriptive cross-sectional survey was distributed to adults with chronic pain. A total of 196 participants were asked to complete questionnaires related to demographic characteristics, ehealth literacy (eHEALS), and health literacy (HLQ). Descriptive statistics were calculated to summarize data from all the scales used in the study. Results: The average level of ehealth literacy was 32.6 (SD 4.4) out of 40. The level of health literacy was measured by four subscales: having sufficient information to manage my health (mean=2.8; SD=0.55), appraisal of health information (mean=3.27; SD=0.41), ability to find good health information (mean=3.68; SD=0.45), and understanding health information well enough to know what to do (mean=3.66; SD=0.48). Two subscales (i.e., appraisal of health information, ability to find good health information) were significant in predicting ehealth literacy total score. Discussion and Conclusions: Examining ehealth literacy and health literacy can assist in the dissemination of accessible and understandable chronic-pain-related health information for individuals of all health literacy levels. In addition, this will allow the development of interventions for enhancing ehealth literacy skills and/or usability of web-based information for adults with chronic pain.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».