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Enregistrement W4224244674 · doi:10.2196/35067

Development and Validation of the Adolescent Media Health Literacy Scales: Rasch Measurement Model Approach

2022· article· en· W4224244674 sur OpenAlexvenueno aff
Sasha A. Fleary

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésRasch modelHealth literacyPsychologyScale (ratio)Convergent validityContent validityHealth communicationSocial mediaLiteracyApplied psychologyItem response theoryClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychometricsHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High media use has been implicated in negative social and health outcomes among adolescents. Therefore, it is critical that adolescents develop skills to healthily engage with media content. Media health literacy (MHL), skills for assessing and responding to health-related media content, and potentially targetable moderators for the relationship between media use and health-related outcomes are understudied in adolescents. The lack of MHL assessment tools may have contributed to this research gap. OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate test-based scales of adolescents' MHL. METHODS: The items developed were vetted iteratively via community reviews and cognitive interviews to establish content and face validity. Adolescents (N=355) completed a questionnaire that included the revised MHL items. The scales (Recognition/Identification, Influence/Critical Analysis, and Action/Reaction) were validated using Rasch measurement models. Convergent validity was assessed by correlating the summed scores of the three scales with existing functional and internet-related health literacy measures. Criterion validity was assessed by modeling logistic regressions for predicting health literacy-related behaviors from each scale after controlling for demographics. Effect sizes were estimated, and a short form was also validated. RESULTS: The final MHL scales (Recognition/Identification, Influence/Critical Analysis, and Action/Reaction) fit their Rasch models. The 9-item Recognition/Identification and 9-item Influence/Critical Analysis scales had good convergent validity with functional and internet-related health literacy measures and were positively related to reading instructions before taking medicines and questioning the truthfulness of health information found online. The 12-item MHL Scales-Short Form also had good convergent and criterion validity. However, convergent and criterion validity were not established for the 3-item Action/Reaction Scale. CONCLUSIONS: The Recognition/Identification and Influence/Critical Analysis scales and the MHL Scales-Short Form may be used to determine the impact of MHL on media use and health outcome relationships and ultimately inform the development of interventions and policies to affect these relationships in multiple settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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