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Enregistrement W4220834683 · doi:10.2196/37687

Online Health Information Seeking and eHealth Literacy Among Spanish Language–Dominant Latino Adults Receiving Care in a Community Clinic: Secondary Analysis of Pilot Randomized Controlled Trial Data

2022· article· en· W4220834683 sur OpenAlexvenueno aff
Enmanuel A. Chavarria, Shannon M. Christy, Han Feng, Hongyu Miao, Liliana Gutierrez, Diana Lopez, Julian Sanchez, Clement K. Gwede, Cathy D. Meade

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFlorida Department of Health
Mots-cléseHealthHealth literacyMedicineDescriptive statisticsHealth careLiteracyFamily medicineGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth literacy is the ability to seek, obtain, and decipher online health information (OHI) for health and disease management. Rapid developments in eHealth (eg, health care services and online information) place increased demands on patients to have high eHealth literacy levels. Yet, greater emphasis on eHealth may disproportionately affect groups with limited eHealth literacy. Cultural background, language, and eHealth literacy are influential considerations affecting health care and information access, health care use, and successful eHealth resource use, and they may influence OHI seeking for behavioral change toward cancer prevention. OBJECTIVE: This study aimed to characterize the extent of OHI seeking and eHealth literacy among Spanish-dominant (SD) Latino adults aged 50 to 75 years. Further, we aimed to examine potential associations between sociodemographic characteristics, Preventive Health Model (PHM) constructs, OHI-seeking behaviors, and eHealth literacy, separately. METHODS: Participants (N=76) self-identified as Latino, were enrolled in a colorectal cancer (CRC) screening intervention, were aged 50 to 75 years, were at average risk for CRC, were not up to date with CRC screening, and preferred receiving health information in Spanish. We describe participants' sociodemographic characteristics, PHM constructs, OHI-seeking behaviors, and eHealth literacy-among those seeking OHI-assessed at enrollment. Descriptive analyses were first performed for all variables. Next, primary univariate logistic analyses explored possible associations with OHI seeking. Finally, using data from those seeking OHI, exploratory univariate analyses sought possible associations with eHealth literacy. RESULTS: A majority (51/76, 67%) of the participants were female, 62% (47/76) reported not having graduated high school, and 41% (31/76) reported being unemployed or having an annual income of less than US $10,000. Additionally, 75% (57/76) of the participants reported not having health insurance. In total, 71% (54/76) of the participants reported not having sought OHI for themselves or others. Univariate logistic regression suggested that higher educational attainment was significantly associated with an increased likelihood of having sought OHI (odds ratio 17.4, 95% CI 2.0-150.7; P=.009). Among those seeking OHI (22/76, 29%), 27% (6/22) were at risk of having low eHealth literacy based on an eHealth Literacy Scale score of less than 26. Among OHI seekers (22/76, 29%), an examination of associations found that higher eHealth literacy was associated with greater self-efficacy for screening with the fecal immunochemical test (β=1.20, 95% CI 0.14-2.26; P=.02). CONCLUSIONS: Most SD Latino participants had not sought OHI for themselves or others (eg, family or friends), thus potentially limiting access to beneficial online resources. Preliminary findings convey that higher eHealth literacy occurs among those with higher self-efficacy for CRC screening. Findings inform areas of focus for future larger-scale investigations, including further exploration of reasons for not seeking OHI among SD Latino adults and an in-depth look at eHealth literacy and cancer screening behaviors. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03078361; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03078361.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,442 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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