Digital Technology Characteristics and Literacy Among Families With Children With Asthma: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of digital technology in pediatric asthma management has emerged as a potential tool for improving asthma management. However, the use of digital tools has the potential to contribute to the inequitable delivery of asthma care because of existing social factors associated with asthma disparities. Our study focused on parents' chosen language and sociodemographic factors that might shape the use of digital technology in asthma self-management. Objective: This study aims to estimate and compare patient, family, and technology-related characteristics by parents' chosen language (English or Spanish) and compare a digital literacy measure by sociodemographic factors. Methods: Survey data were collected from July to December 2021 from parents of children with asthma who were seen by a Chicago pediatric health system pulmonary provider. Questions assessed patient and family characteristics, digital technology use, and digital literacy, measured using the validated eHealth Literacy Scale (eHEALS). Chi-square tests and multivariable logistic regression were used for comparisons, and Kruskal-Wallis tests were used for comparing median eHEALS scores by social characteristics. Results: Of the 197 parents surveyed, 24.4% (n=49) of parents identified as a race categorized as other, 37.1% (n=67) as White, and 38.6% (n=75) as Black; 47.2% (n=93) identified as Hispanic/Latino/Latina. Additionally, 79.7% (n=157) of parents preferred English, and 20.3% (n=40) preferred Spanish. English-speaking parents were more likely to report having a data plan for their smartphone (117/157, 74.5%) or high-speed internet (138/157, 87.9%) compared to Spanish-speaking parents (smartphone: 23/40, 58%; P=.03; internet: 27/40, 68%; P=.002). Compared with Spanish-speaking parents, English-speaking parents were less likely to report having a lot or some concern about paying for internet (28/40, 70% vs 83/157, 52.9%; P=.046) or about data privacy (35/40, 88% vs 105/157, 67.5%; P=.01). Digital literacy scores differed significantly by race, income, education level, and language. In a multivariable model, language was not a significant factor for having high-speed internet service (P=.12) or concern about paying for internet at home (P=.60), but it was a significant factor for concerns about data privacy (P=.04). Conclusions: The significant differences in technology-related characteristics suggest that digital connectivity, affordability, and data privacy may also be important factors in considering digital technology use in asthma care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».