WEBSITES IN VASCULAR HEALTH: A TOOL FOR WHOM? USER CHARACTERISTICS AND MOTIVATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Limited data is available to describe the characteristics and motivations of users of health websites. Self-determination theory (Deci & Ryan, 2000) proposed three categories of motivation: 1) autonomous motivation: engaging in a behavior because it is perceived to be consistent with intrinsic and meaningful goals, 2) controlled motivation: engaging in a behavior for reward, or trying to avoid feelings of guilt, and 3) amotivation: lack of autonomous and controlled motivation. The aim of this study is to profile users and described the motivations behind using a health website. Design and method: In this multicenter study, participants had to be 18 years and older, concerned by a vascular health condition, and skilled to use digital tools. They were approached by collaborating physicians (n=30) during routine consultations or through social networks. An anonymous, validated electronic questionnaire assessed socio-demographic variables, digital competence, and motivations for using a health website. Results: 137 participants, mean age of 65.25 (± 11.78 years, 52.5% female) were recruited. The most prevalent diagnoses among participants were hypertension (48.70%) and diabetes (31.40%). The group aged 64 and below self-evaluated with better digital competence (8.97 ± 2.76) compared to the 65-74 age group (7.5 ± 2.70) and the 75 years and older group (6.41 ± 3.25) (p < 0.01). The difference between the women's and men's group did not reach statistical significance. Regarding motivation to consult a health website, the group aged 64 and below shows higher autonomous motivation (5.53± 0.16) than the 65-74 age group (5.33 ± 0.11) and the 75 years and older group (5.40 ± 0.38) (p < 0.01). Autonomous motivation was higher in the women's group (5.48 ± 0.13) than in the men's group (5.39 ± 0.32) (p < 0.05). Inversely, controlled motivation (2.94 ± 0.58) and amotivation (3.61 ± 0.33), was higher in men's group than in women's group (2.54 ± 0.55 and 3.30 ± 0.40) (p < 0.001). Conclusions: Motivations to use a health website vary according to gender and age. This study may contribute to a more tailored to users and guide the development and dissemination of health websites.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».