Perceived Transactional eHealth Literacy and Its Association with the Demographic Characteristics among Undergraduate Level Students of Dhaka City in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of internet user for health information is increasing day by day. eHealth literacycan promote knowledge and engagement, which will increase the frequency of information-seeking, effectivepatient-healthcare provider communication, proactive health behaviors, and better health related quality of lifethrough effective use of internet. Objective: To assess eHealth literacy and perceived trust on digital channelsfor available health information among the undergraduate level students of Dhaka City, Bangladesh. Methods:This cross-sectional study was conducted, between January and December of 2023, among the undergraduatestudents hailing from four institutions of Dhaka city namely Jagannath University, Daffodil InternationalUniversity, Enam Medical College and Mandy Dental College. A total of 384 students participated in thisstudy. pretested questionnaire including Transactional eHealth Literacy Instrument was administered for datacollection. Results: Among 384 students, most of them were ≥21 years. Male students were predominant.Most of the respondents used internet for health information (55.5%) and preferred digital channels (89%)over broadcast channels for health information. The mean score of eHealth literacy was 3.56. Translationalliteracy was highest among the four categories (mean=3.80). The scores for communicative, critical, andfunctional literacy were 3.34, 3.44, and 3.73, in that order. Thus, communicative literacy is the area with thelowest literacy for the respondents. Significantly higher eHealth literacy was found among ≥21 years students,and students of medical background, used intenet within the last week and digital channels users for healthinformation (P>0.05). However, no difference was found between male and female students. Conclusion:Our data revealed that eHealth literacy among the students was moderate. Improvement of eHealth literacy isneeded for mass health promotion in the country.International Journal of Human and Health Sciences Vol. 08 No. 04 Oct’24 Page: 321-327
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».