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Enregistrement W4403439514 · doi:10.2196/54460

Using Health Information Resources for People With Cognitive Impairment (digiDEM Bayern): Registry-Based Cohort Study

2024· article· en· W4403439514 sur OpenAlexvenueno aff
Florian Weidinger, Nikolas Dietzel, Elmar Graessel, Hans‐Ulrich Prokosch, Peter L. Kolominsky‐Rabas

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Mots-clésPreprintCognitive impairmentCohortMedicineGerontologyCognitionPsychologyComputer scienceWorld Wide WebPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dementia is a growing global health challenge with significant economic and social implications. Underdiagnosis of dementia is prevalent due to a lack of knowledge and understanding among the general population. Enhancing dementia literacy through improved health information-seeking behavior is crucial for the self-determined management of the disease by those affected. Understanding the relationship between dementia literacy, health information-seeking behavior, and the use of various information sources among individuals with cognitive impairment is of high importance in this context. Objective: The aim of this study was to analyze the relevance of different sources of health information from the perspective of people with cognitive impairment, while also evaluating differences based on age, gender, and disease progression. Methods: This study is part of the ongoing project "Digital Dementia Registry Bavaria - digiDEM Bayern." The Digital Dementia Registry Bavaria is a multicenter, prospective, longitudinal register study in Bavaria, Germany. People with cognitive impairment rated several information sources by using Likert scales with the values unimportant (1) to very important (5). Data were analyzed descriptively, and multiple 2-sample, 2-tailed t tests were used to evaluate differences by cognitive status and gender and using multiple one-way ANOVA to evaluate differences by age group. Results: Data of 924 people with cognitive impairment (531 with dementia, 393 with mild cognitive impairment) were evaluated. The most relevant health information sources were "Personal visit to a medical professional" (mean 3.9, SD 1.1) and "Family / Friends" (mean 3.9, SD 1.2). "Internet" was 1 of the 2 lowest-rated information sources by people with cognitive impairment (mean 1.6, SD 1.1), with nearly three-quarters (684/924, 74%) of the participants rating the source as unimportant. The age-specific analyses showed significant differences for the sources "Internet" (F2,921=61.23; P<.001), "Courses / Lectures" (F2,921=18.88; P<.001), and "Family / Friends" (F2,921=6.27; P=.002) for the 3 defined age groups. There were several significant differences between people with mild cognitive impairment and dementia whereby the first group evaluated most sources higher, such as "Internet" (mean difference=0.6; t640=7.52; P<.001). The only sources rated higher by the dementia group were "TV / Radio" and "Family / Friends," with none of them showing significant differences. Gender-specific analyses showed women with cognitive impairment valuing every evaluated source higher than men apart from "Internet" (mean difference=0.4; t685=4.97; P<.001). Conclusions: To enhance health and dementia literacy, the best way to communicate health information to people with cognitive impairment is through interpersonal contact with medical professionals and their friends and family. Slight changes in valuation should be considered as the medical condition progresses, along with variations by age and gender. In particular, the evaluation and use of the internet are dependent on these factors. Further research is needed to capture potential changes in the valuation of the internet as a health information source.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,436 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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