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Enregistrement W4409875324 · doi:10.2196/60612

The Motivations of Citizens to Attend an eHealth Course in the Public Library: Qualitative Interview Study

2025· article· en· W4409875324 sur OpenAlexvenueno aff
L. M. B. Standaar, Adriana Margje Catherine Israel, Rosalie van der Vaart, Brigitta Keij, Frank J. van Lenthe, R.D. Friele, Mariëlle A. Beenackers, L. van Tuyl

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-cléseHealthThematic analysisQualitative researchPublic healthNonprobability samplingHealth careDigital healthPsychologyAutonomyContext (archaeology)Public relationsMedical educationNursingMedicineSociologyPolitical scienceEnvironmental healthPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is worldwide recognition of the potential increase of digital health inequity due to the increased digitalization of health care systems. Digital health skill development may prevent disparities in eHealth access and use. In the Dutch context, the public library has started to facilitate support in digital health skill development by offering public eHealth courses. Understanding the motivations of people to seek support may help to further develop this type of public service. Objective: This is a qualitative study on the motivations of citizens participating in an eHealth course offered by public libraries. The study aimed to explore why citizens were motivated to seek nonformal support for eHealth use. Methods: A total of 20 semistructured interviews with participants who participated in an eHealth course were conducted in 7 public libraries across the Netherlands. The interviews were conducted between April and June 2022. Purposive sampling took place in the public library during the eHealth course. The interviews covered participants' motivations, attitudes, and experiences with eHealth use and their motivations to seek help with eHealth use. Interviews were audio-recorded and transcribed. Themes were identified via a comprehensive thematic data analysis. Results: The participants were 51 to 82 years of age (average 73.5, SD 6.6 y) and 14 (70%) participants were female. Three motivational themes were identified: (1) adapting to an increasingly digital society, (2) sense of urgency facilitated by prior experience in health care, and (3) a need for self-reliance and autonomy. Additionally, participants expressed a general desire for social contact and lifelong learning. A lack of adequate informal support by friends and family for digital skills and positive experiences with formal support from public libraries stimulated the participants to seek formal support for eHealth use. Conclusions: We show that the participants had a feeling of urgency that sparked their motivation to seek nonformal support in the public library. Motivations to participate in the eHealth course stemmed from the need to adapt to the digital society, being a patient or a caregiver, or the need or wish to be independent from others. Participants of the study were mainly older female adults who had native language abilities, up-to-date digital devices, and time. It is likely that other populations experience similar feelings of urgency but have other support needs. Future research should explore the needs and attitudes of nonusers and other users of digital health toward seeking support in eHealth access and use.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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