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Enregistrement W4200628516

How access to online health information affects the dental hygiene client experience.

2021· article· en· W4200628516 sur OpenAlexaff
Amanda McKay

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careHealth literacyNursingCINAHLDistrustMedicineQualitative researchPsychologyPsychological intervention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Due to the widespread availability of online information, oral care providers are no longer the main source of oral health information for clients. This shift in the balance of knowledge has the potential to alter clients' experiences and relationships with their oral care providers, including dental hygienists. This review explores how access to online health information has influenced clients' experiences with their dental hygienists. Method: , PubMed, and CINAHL. Twenty-three studies published between 2005 and 2020 were included. Results and discussion: The majority of clients used the internet to access health information to be better informed about health issues. Both clients and health care providers had concerns about the legitimacy and accuracy of various online information sources. Clients faced various communication facilitators and barriers when discussing this information with their health care provider. A positive response by the health care provider led to an improved client-clinician relationship, whereas a negative response led to distrust among all parties. Clients would be open to e-health literacy training by their dental hygienists. Conclusion: Clients' access to online health information can either improve or worsen their experiences and relationships with their dental hygienists, depending on the response by the dental hygienist when these topics are broached. Dental hygienists should consider taking time to provide e-health literacy training to clients during consultations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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