Gender Differences in the Digital Divide, Digital Back-Feeding, and Health-Related Quality of Life Among Rural Older Adults: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The digital divide has loomed as a global public issue in recent years. However, evidence is limited regarding whether the digital divide is associated with health-related quality of life (HRQOL) and whether digital back-feeding would buffer this association. OBJECTIVE: This study aims to explore the role of digital back-feeding in the relationship between the digital divide and HRQOL among older men and women living in rural China. METHODS: We used data from wave 3 of the Shandong Rural Elderly Health Cohort, conducted in 2022. A total of 3242 (n=1946, 60.02% women) rural older adults were included in the analysis. Moderating effect analysis was performed using Tobit regression models and margins plots. RESULTS: A total of 71.01% (2302/3242) of the participants reported experiencing digital divide. Participants experiencing digital divide were significantly associated with lower HRQOL as measured by EQ-5D-5L scores (β=-0.020; P<.001). We found that digital back-feeding buffered the relationship between digital divide and HRQOL (β=0.024; P=.02). Furthermore, gender-stratified analyses revealed divergent moderation patterns; a significant buffering role was observed in women (β=0.031; P=.02), whereas no substantially significant moderating role emerged in men. CONCLUSIONS: Our study established a significant inverse association between the digital divide and HRQOL among rural adults. Digital back-feeding emerged as a measurable protective buffer mitigating this adverse relationship. Furthermore, this buffering effect was only observed among older women. Policy implications underscore the necessity of gender-tailored digital inclusion strategies, particularly advocating for technology-proficient adult offsprings to prioritize digital engagement with their mothers in digitally marginalized rural communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».