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Enregistrement W4396887567 · doi:10.2196/55415

Health Technology Access and Peer Support Among Digitally Engaged People Experiencing Homelessness: Qualitative Study

2024· article· en· W4396887567 sur OpenAlexvenueno aff
Nóra Radó, Sándor Békási, Zsuzsa Győrffy

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPeer supportPsychologyDigital healthInternet privacySociologyPolitical scienceComputer scienceHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the effects of digital health are receiving wide scientific attention, very little is known about the characteristics of digitally engaged people experiencing homelessness, especially in Central and Eastern Europe. Our previous research revealed a considerable level of internet use in the homeless population of Budapest, Hungary, for general purposes (350/662, 52.9%) and medical purposes (229/664, 34.6%). Moreover, a digitally engaged subgroup was identified (129/662, 19.5%). OBJECTIVE: The aim of this exploratory study was to map out the resources, attitudes, and behaviors of digitally engaged homeless individuals in relation to digital technology to set the basis for potential health policy interventions, which will enable better access to health services through strengthening of the digital components of the existing health care system. METHODS: Between August 18, 2022, and October 27, 2022, a total of 12 in-depth semistructured interviews were conducted in 4 homeless shelters in Budapest, Hungary. Upon analysis by 3 independent evaluators, 2 interviews were excluded. The interviewees were chosen based on purposive sampling with predefined inclusion criteria. Thematic analysis of the transcripts was conducted. RESULTS: In the thematic analysis, 4 main themes (attitude, access, usage patterns, and solutions for usage problems) emerged. Health-related technology use mostly appeared in health information-seeking behavior. Online search for prescribed medications (5 interviews), active ingredients of medications (4 interviews), medicinal herbs believed to replace certain pills (2 interviews) or foods, and natural materials (1 interview) were mentioned. Moreover, mobile health app use (3 interviews) was reported. The intention to circumvent or check on mainstream health care solutions was mainly associated with previous negative experiences in the health care system. Several gaps in the daily use of technology were identified by the interviewees; however, more than half of the interviewees (6/10) turned out to be contact points for their peers for digital problem-solving or basic digital literacy skill enhancement in the homeless shelters. Furthermore, a lack of institutional support or special programs targeting senior clients was noted. CONCLUSIONS: Digitally engaged homeless individuals might become mediators between their peers and comprehensive digital health programs. They have the trust of their peers, can recognize and harness the benefits of digital technology, and are able to provide meaningful help in technology- and usage-related issues through experience. Digital health services have great promise in community shelters for managing and preventing health issues, and digitally engaged individuals might be important for the success of such services.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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