Mindfulness Intervention for Health Information Avoidance in Older Adults: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The global aging population and rapid development of digital technology have made health management among older adults an urgent public health issue. The complexity of online health information often leads to psychological challenges, such as cyberchondria, exacerbating health information avoidance behaviors. These behaviors hinder effective health management; yet, little research examines their mechanisms or intervention strategies. Objective This study investigates the mechanisms influencing health information avoidance among older adults, emphasizing the mediating role of cyberchondria. In addition, it evaluates the effectiveness of mindfulness meditation as an intervention strategy to mitigate these behaviors. Methods A mixed methods approach was used, combining quantitative and qualitative methodologies. Substudy 1 developed a theoretical model based on self-determination theory to explore internal (positive metacognition and health self-efficacy) and external (subjective norms and health information similarity) factors influencing health information avoidance, with cyberchondria as a mediator. A cross-sectional survey (N=236) was conducted to test the proposed model. Substudy 2 involved a 4-week mindfulness meditation intervention (N=94) to assess its impact on reducing health information avoidance behaviors. Results Study 1 showed that positive metacognition (β=.26, P=.002), health self-efficacy (β=.25, P<.001), and health information similarity (β=.29, P<.001) significantly predicted health information avoidance among older adults. Cyberchondria mediated these effects: positive metacognition (effect=0.106, 95% CI 0.035-0.189), health self-efficacy (effect=0.103, 95% CI 0.043-0.185), and health information similarity (effect=0.120, 95% CI 0.063-0.191). Subjective norms did not significantly predict health information avoidance (β=‒.11, P=.13), and cyberchondria did not mediate this relationship (effect=‒0.045, 95% CI ‒0.102 to 0.016). Study 2 found that after the 4-week mindfulness intervention, the intervention group (group 1: n=46) exhibited significantly higher mindfulness levels than the control group (group 2: n=48; Mgroup1=4.122, Mgroup2=3.606, P<.001) and higher levels compared with preintervention (Mt2=4.122, Mt1=3.502, P<.001, where t1=preintervention and t2=postintervention). However, cyberchondria levels did not change significantly (Mt1=2.848, Mt2=2.685, P=.18). Nevertheless, the results revealed a significant interaction effect between mindfulness and cyberchondria on health information avoidance (effect=‒0.357, P=.002, 95% CI ‒0.580 to ‒0.131), suggesting that mindfulness intervention effectively inhibited the transformation of cyberchondria into health information avoidance behavior. Conclusions This study reveals the role of cyberchondria in health information avoidance and validates mindfulness meditation as an effective intervention for mitigating such behaviors. Findings offer practical recommendations for improving digital health information delivery and health management strategies for older adults.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».