Comparing Transactional eHealth Literacy of Individuals With Cancer and Surrogate Information Seekers: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of adults entering higher-risk age groups for receiving a cancer diagnosis is rising, with predicted numbers of cancer cases expected to increase by nearly 50% by 2050. Living with cancer puts exceptional burdens on individuals and families during treatment and survivorship, including how they navigate their relationships with one another. One role that a member of a support network may enact is that of a surrogate seeker, who seeks information in an informal capacity on behalf of others. Individuals with cancer and surrogate seekers often use the internet to learn about cancer, but differences in their skills and strategies have received little empirical attention. OBJECTIVE: This study aimed to examine the eHealth literacy of individuals with cancer and surrogate information seekers, including an investigation of how each group evaluates the credibility of web-based cancer information. As a secondary aim, we sought to explore the differences that exist between individuals with cancer and surrogate seekers pertaining to eHealth literacies and sociodemographic contexts. METHODS: Between October 2019 and January 2020, we conducted a web-based survey of 282 individuals with cancer (n=185) and surrogate seekers (n=97). We used hierarchical linear regression analyses to explore differences in functional, communicative, critical, and translational eHealth literacy between individuals with cancer and surrogate seekers using the Transactional eHealth Literacy Instrument. Using a convergent, parallel mixed methods design, we also conducted a thematic content analysis of an open-ended survey response to qualitatively examine how each group evaluates web-based cancer information. RESULTS: eHealth literacy scores did not differ between individuals with cancer and surrogate seekers, even after adjusting for sociodemographic variables. Individuals with cancer and surrogate seekers consider the credibility of web-based cancer information based on its channel (eg, National Institutes of Health). However, in evaluating web-based information, surrogate seekers were more likely than individuals with cancer to consider the presence and quality of scientific references supporting the information. Individuals with cancer were more likely than surrogate seekers to cross-reference other websites and web-based sources to establish consensus. CONCLUSIONS: Web-based cancer information accessibility and evaluation procedures differ among individuals with cancer and surrogate seekers and should be considered in future efforts to design web-based cancer education interventions. Future studies may also benefit from more stratified recruitment approaches and account for additional contextual factors to better understand the unique circumstances experienced within this population.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».