eHealth literacy measurement tools: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving eHealth literacy (eHL) is one of the biggest challenges currently facing the global healthcare community. Indeed the use of digital services has the potential to engage patients in care as well as improve the effectiveness of chronic disease self-management, it remains highly dependent on a patient's specific skills and experiences in the health care systems. Although eHealth literacy has gained momentum in the past decade, it remains an underresearched area, particularly eHealth literacy measurement. The aim of the review is to identify patient-reported outcome measures (PROMs) of eHealth literacy for adult populations and to summarize the evidence on their psychometric properties. METHODS: We will conduct a systematic literature review of the tools used to measure eHealth literacy for adult population. The search strategy aims to find published studies. A three-step search strategy will be used in this review. Published studies will be searched in CINAHL, PubMed, PsycINFO, and Web of Science from inception until end. Grey literature will be searched to find theses. Database search strategies will be formulated and tested with the assistance of an expert Health Sciences Librarian. The selection of studies will be done by two independent reviewers. Disagreements will be resolved through consensus, and a third reviewer will solve discrepancies. Furthermore, two reviewers will independently evaluate the methodological rigor of the instruments development and testing and assign a grade using the standardized Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) checklist. Disagreements will be discussed with a third reviewer, expert in psychometrics. Extracted data will be aggregated and analyzed to produce a set of synthesized findings that will be used to develop evidence-informed recommendations in regard of eHL instruments. We will present a synthesis of all instruments, their psychometric properties, and make recommendations for eHL instrument selection in practice. Reporting will be informed by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis and a PRISMA flow diagram. DISCUSSION: This systematic review will summarize the evidence on the psychometric properties of PROMs instruments used to measure eHL and will help clinicians, managers, and policy-makers to select an appropriate instrument. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42021232765.
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 | 0,099 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,011 |
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 ».