Use and Perception of Digital Health Technologies by Surgical Patients in Germany in the Pre–COVID-19 Era: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This survey study investigates surgical patients' use and perception of digital health technologies in Germany in the pre-COVID-19 era. OBJECTIVE: The objective of this study was to relate surgical patients' characteristics to the use and perception of several digital health technologies. METHODS: In this single-center, cross-sectional survey study in the outpatient department of a university hospital in Germany, 406 patients completed a questionnaire with the following three domains: general information and use of the internet, smartphones, and general digital health aspects. Analyses were stratified by age group and highest education level achieved. RESULTS: We found significant age-based differences in most of the evaluated aspects. Younger patients were more open to using new technologies in private and medical settings but had more security concerns. Although searching for information on illnesses on the web was common, the overall acceptance of and trust in web-based consultations were rather low, with <50% of patients in each age group reporting acceptance and trust. More people with academic qualifications than without academic qualifications searched for information on the web before visiting physicians (73/121, 60.3% and 100/240, 41.7%, respectively). Patients with academic degrees were also more engaged in health-related information and communication technology use. CONCLUSIONS: These results support the need for eHealth literacy, health literacy, and available digital devices and internet access to support the active, meaningful use of information and communication technologies in health care. Uncertainties and a lack of knowledge exist, especially regarding telemedicine and the use of medical and health apps. This is especially pronounced among older patients and patients with a low education status.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».