Development and Validation of a Measure for Seeking Health Information in the Diabetes Online Community: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with chronic diseases often search for health information online. The Diabetes Online Community (DOC) is an active community with members who exchange health information; however, few studies have examined health information brokering in the DOC. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and validate the Attitudes Toward Seeking Health Information Online (ATSHIO) scale in a sample of adults with type 1 diabetes (T1D). METHODS: People with T1D were recruited through the DOC, specifically Facebook and Twitter. They were provided with a Qualtrics link to complete the survey. This was a mixed methods study that used thematic analysis along with existing theory and formative research to design the quantitative ATSHIO scale. RESULTS: A total of 166 people with T1D participated in this study. Confirmatory factor analyses determined a 2-factor scale (Trusting and Evaluating Online Health Information in the DOC and Engaging With Online Health Information in the DOC) with good convergent validity and discriminant validity. Correlations were found between social support, online health information-seeking, diabetes distress, and disease management. CONCLUSIONS: The ATSHIO scale can be used to investigate how people with diabetes are using the internet for obtaining health information, which is especially relevant in the age of telehealth and Health 2.0.
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 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 | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».