E- SAĞLIK OKURYAZARLIĞININ KARARLARA KATILIMA ETKİSİNDE HASTA HAKLARI FARKINDALIK DÜZEYİNİN ARACI ROLÜ
Notice bibliographique
Résumé
E-sağlık (elektronik sağlık) okuryazarlığının hastanın kararlara katılımına etkisinde hasta hakları farkındalığının aracı etkisinin olup olmadığını belirlemek amaçlanmaktadır. Çalışmanın evreni, Sakarya ilinde ikamet eden, aynı hastaneden en az iki kere aynı doktordan hizmet almış olan 18 yaş üstü bireyleri kapsamaktadır. Çalışmanın örneklemini ise, 01/07/2021-01/08/2021 tarihler arasında araştırmaya katılmayı kabul eden 386 kişi oluşturmaktadır. Araştırmada veri toplama aracı olarak dört bölümden (Sosyo-Demografik Bilgi Formu, E-Sağlık Okuryazarlığı Ölçeği, Hasta Hakları Farkındalığı Ölçeği ve Kararlara Katılım Ölçeği) oluşan bir anket formu kullanılmıştır. Verilerin analizinde SPSS ve Smart PLS 3 programları kullanılmış olup, SPSS programında tanımlayıcı istatistiksel yöntemler ve güvenilirlik analizleri gerçekleştirilmiş ve Smart PLS programında ise yapısal eşitlik modeli analizi yapılmıştır. Hastaların e-sağlık okuryazarlık düzeyleri hasta hakları farkındalık düzeylerini pozitif yönlü etkilerken, kararlara katılımlarını etkilememektedir. Ayrıca hasta hakları farkındalık düzeyleri kararlara katılımlarını etkilemektedir. E-sağlık okuryazarlık düzeylerinin kararlara katılımlarına etkisinde hasta hakları farkındalık düzeylerinin aracı rolü bulunmaktadır. Bireylere sağlıkla ilgili bilgileri internet kaynaklarından doğru ve güvenilir bir şekilde nasıl elde edeceklerine yönelik bilgilendirme yapılmalı, hasta haklarına ilişkin bilgi ve becerileri geliştirilmeli, sağlık bakım hizmetindeki kararlara katılım konusunda duyarlı hale getirilmelidir.
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) | 0,001 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,014 |
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 ».