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Enregistrement W4318933993 · doi:10.2196/40466

Internet Use for Obtaining Medicine Information: Cross-sectional Survey

2023· article· en· W4318933993 sur OpenAlexvenueno aff
Trine Strand Bergmo, Vilde Sandsdalen, Unn Sollid Manskow, Lars Småbrekke, Marit Waaseth

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeEuropean CommissionEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and Associations
Mots-clésThe InternetNorwegianPharmacyOddsFamily medicineCross-sectional studyMedical prescriptionMedicineInternet privacyPsychologyNursingWorld Wide WebInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The internet is increasingly being used as a source of medicine-related information. People want information to facilitate decision-making and self-management, and they tend to prefer the internet for ease of access. However, it is widely acknowledged that the quality of web-based information varies. Poor interpretation of medicine information can lead to anxiety and poor adherence to drug therapy. It is therefore important to understand how people search, select, and trust medicine information. OBJECTIVE: The objectives of this study were to establish the extent of internet use for seeking medicine information among Norwegian pharmacy customers, analyze factors associated with internet use, and investigate the level of trust in different sources and websites. METHODS: This is a cross-sectional study with a convenience sample of pharmacy customers recruited from all but one community pharmacy in Tromsø, a medium size municipality in Norway (77,000 inhabitants). Persons (aged ≥16 years) able to complete a questionnaire in Norwegian were asked to participate in the study. The recruitment took place in September and October 2020. Due to COVID-19 restrictions, social media was also used to recruit medicine users. RESULTS: A total of 303 respondents reported which sources they used to obtain information about their medicines (both prescription and over the counter) and to what extent they trusted these sources. A total of 125 (41.3%) respondents used the internet for medicine information, and the only factor associated with internet use was age. The odds of using the internet declined by 5% per year of age (odds ratio 0.95, 95% CI 0.94-0.97; P=.048). We found no association between internet use and gender, level of education, or regular medicine use. The main purpose reported for using the internet was to obtain information about side effects. Other main sources of medicine information were physicians (n=191, 63%), pharmacy personnel (n=142, 47%), and medication package leaflets (n=124, 42%), while 36 (12%) respondents did not obtain medicine information from any sources. Note that 272 (91%) respondents trusted health professionals as a source of medicine information, whereas 58 (46%) respondents who used the internet trusted the information they found on the internet. The most reliable websites were the national health portals and other official health information sites. CONCLUSIONS: Norwegian pharmacy customers use the internet as a source of medicine information, but most still obtain medicine information from health professionals and packet leaflets. People are aware of the potential for misinformation on websites, and they mainly trust high-quality sites run by health authorities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,505
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,140 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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