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Enregistrement W4415759582 · doi:10.1093/heapro/daaf152

Exploring barriers and facilitators to digital health literacy among immigrant mothers in Quebec City

2025· article· en· W4415759582 sur OpenAlexaffabout
James Plaisimond, Erika Adriana Corona, Marielle M’bangha, Marie‐Pierre Gagnon

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensFédération des Maisons D'Hébergement pour FemmesUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentFocus groupImmigrationCoachingHealth careHealth literacyDigital healthContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shift to a digitalized health system brings particular challenges for immigrant mothers who experience a triple adaptation: becoming a mother, navigating a new healthcare system and using technology. This study aims to explore digital health literacy barriers perceived by immigrant mothers and facilitators that could sustain their empowerment related to their health and that of their family. An ethnographic study based on the socioecological model was used to analyze data collected from three individual interviews and two focus groups. The results of the interviews and focus groups allowed us to understand the cultural impact of the lack of digital literacy in the context of healthcare for immigrant mothers in their host country, as well as the barriers and facilitators to access and use digital health information. This study identifies individual, organizational and global level barriers to accessing digital health services amongst immigrant mothers. It also highlighted potential strategies that could support their empowerment in accessing and using digital health resources for their health and that of their family. For instance, training and coaching to help immigrant mothers navigate the health care system are needed. It is also important to adapt public policies to better support the integration of immigrant families in their host country.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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