eHealth Literacy and Health-Related Internet Use Among Swedish Primary Health Care Visitors: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digitalization has profoundly transformed health care delivery, especially within primary health care, as a crucial avenue for providing accessible, cost-effective care. While eHealth services are frequently highlighted for improving health care availability and promoting equality, it is essential to recognize that digitalization can inadvertently exclude individuals who lack the prerequisites to use eHealth services, that is, those with low eHealth literacy. Previous research has identified lower eHealth literacy among older individuals, those with lower educational levels, and those who use the internet less frequently. However, in a Swedish context, only a few studies have investigated eHealth literacy. Objective: This study investigated eHealth literacy and its association with health-related internet use and sociodemographic characteristics among primary health care visitors. Methods: This cross-sectional study used a quantitative, descriptive approach. Swedish-speaking patients visiting a primary health care center participated by answering the multidimensional eHealth Literacy Questionnaire (eHLQ) and questions regarding sociodemographic characteristics and internet usage. The study compared mean scores using the Mann-Whitney U test and the Kruskal-Wallis test. A logistic regression analysis also explored the associations between eHealth literacy and significant independent variables identified in the univariate analyses. Results: As a group, the 172 participants rated highest in understanding and engagement with their health (median eHLQ score 3, IQR 2.8-3.4), as well as in feeling secure about the confidentiality of eHealth services (median eHLQ score 3, IQR 2-3), while they rated lower in motivation to use eHealth (median eHLQ score 2.6, IQR 2-3), the suitability of eHealth services to their personal needs (median eHLQ score 2.75, IQR 2-3), and their perceived ability to understand and use health-related internet information (median eHLQ score 2.6, IQR 2-3). The logistic regression analysis identified that lower eHealth literacy was associated with older age, particularly in domains related to finding, understanding, and using health-related internet information (odds ratio [OR] 1.02, 95% CI 1-1.05; P=.03); digital technology use (OR 1.05, 95% CI 1.02-1.08; P<.001); and accessing well-functioning eHealth services (OR 1.02, 95% CI 1-1.05; P=.03). Additionally, in the logistic regression analysis, perceiving health-related internet information as not useful was linked to lower literacy in all eHLQ domains except one. Conclusions: Our findings regarding the primary challenges within our sample underscore the importance of developing and tailoring eHealth services to accommodate users' individual needs better, enhancing motivation for eHealth use, and continuing efforts to improve overall health literacy. These measures, which both eHealth developers and health care professionals should consider, are crucial for addressing the digital divide and expanding access to eHealth services for as many people as possible.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».