Development of a patient-reported outcome measure of digital health literacy for chronic patients: results of a French international online Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A psychometrically robust patient-reported outcome measure (PROM) to assess digital health literacy for chronic patients is needed in the context of digital health. We defined measurement constructs for a new PROM in previous studies using a systematic review, a qualitative description of constructs from patients, health professionals and an item pool identification process. This study aimed to evaluate the content validity of a digital health literacy PROM for chronic patients using an e-Delphi technique. METHODS: An international three-round online Delphi (e-Delphi) study was conducted among a francophone expert panel gathering academics, clinicians and patient partners. These experts rated the relevance, improvability, and self-ratability of each construct (n = 5) and items (n = 14) of the preliminary version of the PROM on a 5-point Likert scale. Consensus attainment was defined as strong if ≥ 70% panelists agree or strongly agree. A qualitative analysis of comments was carried out to describe personal coping strategies in healthcare expressed by the panel. Qualitative results were presented using a conceptually clustered matrix. RESULTS: Thirty-four experts completed the study (with 10% attrition at the second round and 5% at the third round). The panel included mostly nurses working in clinical practice and academics from nursing science, medicine, public health background and patient partners. Five items were excluded, and one question was added during the consensus attainment process. Qualitative comments describing the panel view of coping strategies in healthcare were analysed. Results showed two important themes that underpin most of personal coping strategies related to using information and communications technologies: 1) questionable patient capacity to assess digital health literacy, 2) digital devices as a factor influencing patient and care. CONCLUSION: Consensus was reached on the relevance, improvability, and self-ratability of 5 constructs and 11 items for a digital health literacy PROM. Evaluation of e-health programs requires validated measurement of digital health literacy including the empowerment construct. This new PROM appears as a relevant tool, but requires further validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».