Knowledge translation strategies for sharing evidence-based health information with older adults and their caregivers: findings from a persona-scenario method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By understanding the information seeking behaviors of older adults, we can better develop or iterate effective information technologies, such as the McMaster Optimal Aging Portal, that provide evidence-based health information to the public. This paper reports health-related information seeking and searching behaviours and provides strategies for effective knowledge translation (KT) to increase awareness and use of reliable health information. METHODS: We conducted a qualitative study with eighteen older adults using the persona-scenario method, whereby participants created personas and scenarios describing older adults seeking health information. Scenarios were analyzed using a two-phase inductive qualitative approach, with the personas as context. From the findings related to pathways of engaging with health information, we identified targeted KT strategies to raise awareness and uptake of evidence-based information resources. RESULTS: Twelve women and six men, 60 to 81 years of age, participated. In pairs, they created twelve personas that captured rural and urban, male and female, and immigrant perspectives. Some scenarios described older adults who did not engage directly with technology, but rather accessed information indirectly through other sources or preferred nondigital modes of delivery. Two major themes regarding KT considerations were identified: connecting to information via other people and personal venues (people included healthcare professionals, librarians, and personal networks; personal venues included clinics, libraries, pharmacies, and community gatherings); and health information delivery formats, (e.g., printed and multimedia formats for web-based resources). For each theme, and any identified subthemes, corresponding sets of suggested KT strategies are presented. CONCLUSIONS: Our findings underline the importance of people, venues, and formats in the actions of older adults seeking trusted health information and highlight the need for enhanced KT strategies to share information across personal and professional networks of older adults. KT strategies that could be employed by organizations or communities sharing evidence-based, reliable health information include combinations of educational outreach and materials, decision support tools, small group sessions, publicity campaigns, champions/opinion leaders, and conferences.
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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 | 0,030 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».