Translation and Validation Study of the French Version of the eHealth Literacy Scale: Web-Based Survey on a Student Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth literacy is emerging as a crucial concept for promoting patient self-management in an overloaded hospital system. However, to the best of our knowledge, no tool currently exists to measure the level of eHealth literacy among French-speaking people. The eHealth Literacy Scale (eHEALS) is an easy-to-administer 8-item questionnaire (5-point Likert scale, ranging from strongly disagree to strongly agree) that has already been translated into many languages. Currently, it is the most cited questionnaire in the literature. OBJECTIVE: The aim of this study was to translate eHEALS to French and validate the French version of eHEALS (F-eHEALS). METHODS: The validation of the F-eHEALS scale followed the 5 steps of the transcultural validation method: double reverse translation, validation by a committee of experts (n=4), pretest measurement to check the clarity of the items (n=22), administration of the scale in French via a web-based quantitative study combined with two other questionnaires (Health Literacy Survey-Europe-16 and Patient Activation Measure-13; N=328 students), and finally test-retest (n=78) to check the temporal stability of the measurements obtained from the scale. RESULTS: =6.416; P<.001) prove the validity and fidelity of the proposed scale. The internal consistency of F-eHEALS was estimated by Cronbach α of .89. The factor analysis with varimax rotation used to validate the construct showed a 2-factor scale. The effect of the construct was analyzed using 3 hypotheses related to the theory. The F-eHEALS score was correlated with the Health Literacy Survey-Europe-16 score (r=0.34; P<.001) and the Patient Activation Measure-13 score (r=0.31; P<.001). CONCLUSIONS: F-eHEALS is consistent with the original version. It presents adequate levels of validity and fidelity. This 2D scale will need to be generalized to other populations in a French-speaking context. Finally, a version taking into account collaborative applications (ie, Health 2.0; eg, Digital Health Literacy Instrument scale) should be considered on the basis of this study.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».