Digital Literacy and Its Association With Subjective Health Status and Healthy Lifestyle Behaviors Among Korean Older Adults: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With an aging population driven by advances in medical technology, digital literacy has become essential for improving the quality of life of older adults, enhancing access to health information, and promoting healthy lifestyles. Furthermore, the COVID-19 pandemic may have influenced the subjective health perceptions and healthy lifestyle behaviors of older adults. However, there is limited research exploring the relationship between digital literacy, subjective health perceptions, and healthy lifestyle behaviors in Korea. Objective: This study aimed to investigate digital literacy's impact on Korean older adults' subjective health status and healthy lifestyle behaviors. Methods: Data of 8664 respondents (aged 65 years and older) from the 2020 National Survey of the Older Koreans were analyzed. Digital literacy was measured based on the use of IT devices (ITDs), difficulty using online information, and inconvenience of ITDs. Statistical analyses, such as the Rao-Scott chi-square test, Wilcoxon rank sum test, and multiple regression analysis, were conducted. Results: Respondents with above-average ITD use (adjusted odds ratio [aOR] 1.73, 95% CI 1.50-1.99) and less difficulty using online information (aOR 1.41, 95% CI 1.24-1.61) had higher odds of perceiving themselves as healthy. Conversely, high difficulty using ITDs was associated with lower odds of respondents perceiving themselves as healthy (aOR 0.84, 95% CI 0.82-0.87). Furthermore, high ITD use predicted engagement in healthy lifestyle behaviors (aOR 1.51, 95% CI 1.33-1.72), whereas high difficulty using ITDs predicted lower odds of engagement (aOR 0.94, 95% CI 0.92-0.97). In contrast, there was no difference in the odds of engaging in healthy lifestyle behaviors regardless of difficulty using online information (aOR 1.03, 95% CI 0.92-1.15). Conclusions: This study underscores the significant association between digital literacy and improved health outcomes among older adults. Promotion of digital literacy and relevant policies is essential to help older adults effectively obtain health information online, thereby improving their quality of life and overall health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».