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Enregistrement W4286294475 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.10535

The role of health information technology in improving awareness of HPV and HPV vaccine among U.S. adults: Insights from the health information national trends survey.

2022· article· en· W4286294475 sur OpenAlexaff
Gideon T. Dosunmu, Henry Onyeaka, Emmanuel Kyeremeh, Mohammed Jalwa, Emmanuella Onaku, Jillian Ofori, Hermioni L. Amonoo, Muhammmad Areeb Ashfaq, Moh’d Khushman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth Information National Trends SurveyLogistic regressionHPV vaccinesVaccinationCervical cancerFamily medicineHealth careHuman papilloma virusEnvironmental healthCancerHPV infectionHealth informationImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10535 Background: Despite advances in cancer prevention and wide-spread availability of Human papilloma virus (HPV) vaccines, US adults continue to have suboptimal HPV vaccination uptake with less than 50% vaccinated. Strategies aimed at enhancing HPV-related awareness are considered one of the most effective ways to improve HPV vaccine adoption and potentially eliminate HPV-related cancers. Health information technology (HIT) may influence HPV-related awareness and subsequently drive vaccine adoption. This study assessed the impact of HIT utilization on HPV and HPV vaccine awareness. Methods: Data was obtained from Health Information National Trends Survey (HINTS 5 cycles 1 and 2). Cross-sectional sample of 6,522 individuals aged 18 years or more was analyzed. The independent variables were use of smartphone, computer, or electronic means to (i) look up health information, (ii) fill a prescription online, (iii) communicate with a doctor or doctor’s office, (iv) look up test results of and (v) track health care charges. The dependent variables were HPV and HPV vaccine awareness. Chi-square analysis was used to evaluate group differences, and a multiple logistic regression was used to analyze the association between HIT utilization and HPV-related awareness controlling for sociodemographic and health-related factors. Results: Of the total sample, awareness of HPV and HPV vaccine was 62.7% and 61.8% respectively. In adjusted multivariable logistic regression analysis, those who utilized a smartphone, computer, or electronic means to look up health information (aOR 2.23; 95% CI 1.68 – 2.97, p < 0.001), communicate with healthcare provider (aOR 1.53; 95% CI 1.23 – 1.91, p < 0.001), look up test results (aOR 1.67; 95% CI 1.35 – 2.08, p < 0.001), and track health care charges (aOR 1.61; 95% CI 1.26 – 2.05, p < 0.001), were more likely to endorse HPV awareness than those who did not. Similar positive associations were observed for HIT utilization and HPV vaccine awareness. Conclusions: Our findings showed a positive association between HIT utilization and HPV-related awareness. Amid a background of sub-optimal HPV vaccination and explosion in technology, these results emphasize the potential for the role of HIT in preventive medicine. Strategies that integrate HIT into vaccine interventions and communications should be encouraged as a medium to expand HPV awareness and vaccine coverage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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