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Enregistrement W4391149836 · doi:10.2196/48685

Digital Health Literacy of the Population in Germany and Its Association With Physical Health, Mental Health, Life Satisfaction, and Health Behaviors: Nationally Representative Survey Study

2024· article· en· W4391149836 sur OpenAlexvenueno aff
Lars König, Adelheid Kuhlmey, Ralf Suhr

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHealth literacyEnvironmental healthLife satisfactionAssociation (psychology)Public healthPsychologyPhysical healthGerontologyMedicineHealth carePsychiatryPolitical scienceSocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital health literacy, also known as eHealth literacy, describes the ability to seek, find, understand, and apply health information from the internet to address health problems. The World Health Organization calls for actions to improve digital health literacy. To develop target group-specific digital health literacy interventions, it is necessary to know the digital health literacy of the general population and relevant subgroups. OBJECTIVE: This study aims to representatively assess the digital health literacy of the population in Germany and relevant subgroups. The results are meant to facilitate the development of target group-specific digital health literacy interventions. Additionally, this study further explores the associations between digital health literacy and physical health, mental health, life satisfaction, and diverse health behaviors. METHODS: Study participants were drawn from a representative panel of the German-speaking population with internet access. To further increase the representativeness of the sample, survey weights were calculated using an iterative proportional fitting procedure. Participants answered a series of questionnaires regarding their digital health literacy, physical health, mental health, life satisfaction, and diverse health behaviors. Two-sided independent sample t tests were conducted to determine the significant differences between societal subgroups. Pearson correlation coefficients were calculated to explore the correlates of digital health literacy. RESULTS: Digital health literacy is unevenly distributed within German society. The results of this study suggest that people with a low level of formal education and people with a low social status would benefit from digital health literacy interventions that address their competencies in the domains of information seeking and information appraisal. Furthermore, the results suggest that older people would likely benefit from digital health literacy interventions that address their competencies in the domains of information seeking and also information appraisal. Regarding sex, this study suggests that men might benefit from digital health literacy interventions that specifically address their competencies in the domain of information seeking. Furthermore, digital health literacy is weakly positively correlated with physical health, mental health, life satisfaction, exercise routines, fruit consumption, and vegetable consumption. CONCLUSIONS: Overall, the results of this study demonstrate that digital health literacy is associated with diverse health outcomes and behaviors. Furthermore, the results provide a starting point for the development of target group-specific digital health literacy interventions.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,402 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations50
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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