Enhancing Effect of eHealth Use on the Associations Between Social Supports and Well-Being in Japanese Employed Women Providing Childcare or Care: Bayesian Structural Equation Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing prevalence of information and communication technologies has made health-related information and social support more accessible on the web. However, limited evidence exists on how eHealth and social support affect the well-being of employed women who also serve as caregivers in Japan. OBJECTIVE: This study aimed to assess the relationship between social support and well-being among employed Japanese women providing childcare or caregiving and explore eHealth use's role in enhancing this relationship. METHODS: We conducted a cross-sectional study using secondary data analysis from a nationwide web-based questionnaire survey of 10,000 employed women aged 20-65 years, administered from February 28, 2023, to March 7, 2023. The primary study used a quota random sampling approach based on age and geographic area from the research company's panel. For this analysis, we focused on a subgroup of 2456 women who reported either caring for children less than 7 years old or providing other caregiving responsibilities. We employed a Bayesian structural equation model to estimate the enhancing effect of eHealth on the relationship between social support and 4 well-being indicators: life satisfaction, worthwhileness, happiness, and anxiety. RESULTS: Among the 2456 employed women included, 1784 (72.6%) received social support and 1635 (66.6%) obtained health-related information via eHealth. Bayesian structural equation model analysis revealed that the standardized total effects of social support on well-being were 0.20 (95% CI 0.13-0.27) in the group without eHealth use and 0.47 (95% CI 0.45-0.50) in the group with eHealth use. CONCLUSIONS: The findings suggest that eHealth may enhance the positive impact of social support on the well-being of employed Japanese women providing childcare or caregiving. This study highlights the potential of eHealth interventions in supporting social support and well-being among working women with caregiving responsibilities in Japan.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».