Evaluating the Impact of Digital Health Literacy on the Adoption of Preventive Health Measures in Socioeconomically Vulnerable Communities: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
As digital platforms become central to healthcare delivery, digital health literacy (DHL), the ability to seek, understand, evaluate, and apply health information using digital technologies, has emerged as a vital determinant of preventive health behavior. This review addresses how limited DHL hinders the adoption of preventive measures such as vaccination, screening, hygiene, and lifestyle modification in socioeconomically vulnerable populations. The objective is to synthesize quantitative evidence linking DHL to preventive behavior while analyzing the influence of socioeconomic status, digital access, trust in technology, and health self-efficacy. Through a structured review of quantitative studies published between 2015 and 2025, the analysis focuses on validated DHL instruments, including the eHealth Literacy Scale and the Digital Health Literacy Instrument, as well as diverse intervention formats and population-specific findings. Results indicate that improved DHL correlates with up to a 25% increase in preventive health uptake. However, disparities in digital access, foundational literacy, and cultural alignment limit these benefits in underserved settings. Methodological inconsistencies and gaps in region-specific data also constrain generalizability. The findings underscore the need to embed DHL within national health literacy strategies, public health infrastructure, and community-led programs. The key takeaway is that without DHL, digital innovation may widen rather than reduce existing health inequities.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».