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Enregistrement W4409373974 · doi:10.1016/j.imu.2025.101640

Characterizing users and intention to use online health information resources: A comprehensive study

2025· article· en· W4409373974 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInformatics in Medicine Unlocked · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésKnowledge managementHealth informationPsychologyComputer scienceData scienceInternet privacyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are a large number of online health information resources (OHIR) and they have the potential to meet a need for health information. However, little is known about users’ characteristics, motivations and intentions to use OHIR, especially among older people. This study, based on the Technology Acceptance Model III (TAM III), aims to address these gaps using an electronic questionnaire and focus groups. 164 participants, 53.7% female, affected by chronic diseases, mean age 64.27 ± 11.68, completed the questionnaire. Results are presented for all participants and by age group, i.e., under 64, 65–74 and 75+. Older participants (75+) reported, performing significantly fewer digital tasks (p < 0.05) and self-assessing, on a scale of 0 to 10, to have lower digital skills, 4.0 ± 2.8, than the 65–74, 5.3 ± 2.7, and the 64 and under group, 7.0 ± 3.0 (p < 0.05). The 75+ group showed higher extrinsic motivation score to use OHIR, 3.10 ± 1.24, than the younger group, 2.38 ± 1.48 (p < 0.05). The intention to use OHIR (scores from 1 to 7) was higher in the 75+ group 6.19 ± 1.15, compared to the 65–74 group (5.38 ± 1.59) and the 64 and under (5.17 ± 1.64) (p < 0.05). Variables, perceived usefulness, OR (95% CI) 6.04 (4.13; 9.09) and perceived ease of use, OR (95% CI) 2.39 (1.77; 3.26), (p < 0.01) showed a significant interaction with intention to use OHIR p < 0.01. In the focus groups (n = 2), participants (n = 5 in each, aged 41 to 76), mentioned that consulting an OHIR is associated with the presence of a specific health condition and emphasized the need for accessible, reliable information that meets their specific needs. While age is associated with differences in digital skills, it does not constitute a barrier to using OHIR. Perceived usefulness in relation to personal health concerns and perceived ease of use—interface simplicity—are determinants of intention to use OHIR. We hypothesize that older individuals with chronic diseases, followed by a care team for a long time, may have additional (extrinsic) motivation to use OHIR. This study highlights the need to characterize the target population and adapt OHIR.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,294 · 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