Bridging the digital literacy gap: Empowering patients and care partners through the Digital Sherpa program.
Notice bibliographique
Résumé
e13716 Background: Digital literacy is vital for navigating modern healthcare, yet many older patients and care partners, especially in underrepresented communities, face barriers to accessing online resources. To address this, the Patient Empowerment Network (PEN) launched the digital sherpa™ program in 2016 and expanded it with Digitally Empowered™ in 2020, equipping 13,500 patients and families across the U.S. with digital skills for trusted information, telemedicine, and online support. At Moffitt Cancer Center, digital sherpa™ has supported 12,500 patients since 2018. Global partnerships in Cameroon, Canada, and Europe, with expansion to Lebanon in 2025, amplify its reach. Digitally Empowered™ offers self-paced modules, and the Train-the-Trainer program includes multilingual modules for scalability. Recognized with a Digital Health Award in 2021, the program advances health equity by reducing barriers to digital healthcare. Methods: The programs utilize a hybrid model of in-person and virtual workshops facilitated by trained volunteers and community partners. These workshops focus on building skills like accessing the internet, identifying credible health resources, using telemedicine, and leveraging social media. Key components include Train-the-Trainer workshops, ten video modules (in English and Spanish) and resource guides via Digitally Empowered™, and pre- and post-assessments to evaluate participant confidence, skill acquisition, and tool use. Results: In 2024, the program partnered with community-based organizations, nonprofits, and healthcare institutions to deliver workshops to 2,100 participants from underrepresented communities. Surveys showed 100% of participants found the program helpful and were willing to attend future sessions. Confidence in technology use increased from 22.2% pre-training to 55.56% post-training. Participants shared feedback such as, “ I used to be afraid of technology, but now I can video call my grandchildren and manage doctor’s appointments using my tablet.” Through these workshops, the program reduces barriers and fosters improved outcomes for patients and care partners. Conclusions: The digital sherpa™ and Digitally Empowered™ programs address critical digital literacy gaps among older patients and their care partners, empowering them to access tools to improve health outcomes. Scaling these initiatives through partnerships and multilingual modules bridges the digital divide and promotes health equity. References: Arora, Sanjeev, et al. “Leveraging digital technology to reduce cancer care inequities.” American Society of Clinical Oncology Educational Book , no. 42, July 2022, pp. 559–566, https://doi.org/10.1200/edbk_350151 Saeed, S. A., & Masters, R. M. (2021). Disparities in Health Care and the Digital Divide. Current psychiatry reports, 23(9), 61. https://doi.org/10.1007/s11920-021-01274-4 .
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,004 |
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 ».