eHealth Literacy in a Sample of South Asian Adults in Edmonton, Alberta, Canada: Subanalysis of a 2014 Community-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions are efficient and flexible methods for enhancing the prevention and management of cardiovascular disease and type 2 diabetes. However, little is known about the characteristics associated with eHealth literacy in the Canadian South Asian population. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe perceived eHealth literacy and explore the extent to which it is associated with sociodemographic, health status, and technology use variables in a subset of South Asian Canadians. METHODS: We analyzed data from the e-Patient Project survey, a mixed-mode cross-sectional survey that occurred in 2014. The eHealth Literacy Scale (eHEALS) was used to measure eHealth literacy in a convenience sample of 511 English- or Punjabi-speaking South Asian adults recruited from a community pharmacy, a family physician office, and community events in Edmonton, Alberta. Multivariable quantile regression was used to explore variables associated with eHealth literacy. RESULTS: The analysis was restricted to 301 internet users (mean age 39.9, SD 14.8 years; 166/301, 55.1% female) who provided responses to all 8 eHEALS questions and complete demographic information. The mean overall eHEALS score was 29.3 (SD 6.8) out of 40, and 71.4% (215/301) agreed to at least 5 out of the 8 eHEALS items. The eHEALS item with the lowest level of agreement was "I can tell high-quality health resources from low-quality health resources on the internet" (182/301, 60.5%). Although there were statistically significant differences in eHEALS scores according to age, educational achievement, language preference, and the presence of chronic medical conditions, multivariable regression analysis indicated that language preference was the only variable independently associated with eHealth literacy (coefficient -6.0, 95% CI -9.61 to -2.39). CONCLUSIONS: In our sample of South Asian Canadian internet users, preference for written health information in languages other than English was associated with lower eHealth literacy. Opportunities exist to improve eHealth literacy using culturally and linguistically tailored interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».