Characterizing users and intention to use online health information resources: A comprehensive study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».