Digital Health Interventions’ Impact on Health Literacy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the digital era, health literacy is crucial for informed health decisions and outcomes. This systematic review evaluates the effectiveness of digital health interventions (DHIs) in enhancing health literacy, as defined by the World Health Organization. We included a variety of studies, such as cross-sectional studies, surveys, and case reports, focusing on interventions like mobile health apps, online platforms, and telehealth services. Our search, adhering to PRISMA guidelines, spanned databases like PubMed, IEEE, and ACM, covering publications from 2013 to 2023. From 1,029 initial articles, 58 met our inclusion criteria after rigorous screening and duplicates removal. Our findings highlight that DHIs, including multimedia tools and remote sessions, significantly bolster health literacy across diverse populations. However, the impact varies due to the digital divide, influenced by factors like age and socioeconomic status. This review underscores the potential of DHIs in public health and the necessity to address accessibility to reduce health disparities. The full synthesis of data and methodological details will be discussed in the presentation, aiming to guide future digital health strategies and policies. Key messages • Digital Interventions Enhance Health Literacy Across Diverse Populations. • Addressing the Digital Divide to Ensure Equitable Access to Health Benefits.
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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 | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».