Correlates and Detection of Digital Health Literacy in Patients With Colorectal Carcinoma or Non-Hodgkin Lymphoma: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cutting-edge oncology care often depends on patients' ability to use rapidly evolving health technology. Digital health literacy (DHL; the capacity to understand health-related information with electronic media) is an emerging, yet underexplored social determinant of health in patients with cancer. Objective: We aimed to characterize sociodemographic and clinical factors associated with DHL in patients with cancer and explore whether a single-item screener could be derived from a widely-used DHL questionnaire to detect low DHL. Methods: Patients (N=105) who received systemic treatment in the past year for colorectal carcinoma (CRC) or non-Hodgkin lymphoma (NHL) were recruited through collaborating clinics. Participants self-reported DHL using the eHealth Literacy Scale (eHEALS). They also reported general health literacy and sociodemographic and clinical characteristics. Correlations and group comparisons (independent sample t tests and χ2 tests, as appropriate) were used to evaluate links between DHL and sociodemographic and clinical characteristics. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to determine whether a single eHEALS item could effectively screen for low DHL (eHEALS score ≤20). Results: Patients with a lower education level (Spearman ρ=0.29; P=.004) and lower general health literacy (r=0.25; P=.009) had lower DHL. Patients with NHL reported lower DHL than those with CRC (t103=2.72; P=.008). Additionally, the subset of patients who reported participation in a clinical trial (n=10) exhibited lower DHL than nonparticipants (t100=3.08; P=.003). Other sociodemographic and clinical characteristics were not significantly associated with DHL (all P>.21). The ROC curve analysis showed that eHEALS item 4 ("I know where to find helpful health resources on the Internet") was a strong predictor of high versus low DHL (area under the curve=0.975, 95% CI 0.949-1.00; P<.001). Conclusions: In this convenience sample, DHL varied based on cancer type, education level, general health literacy, and clinical trial participation. Furthermore, we found that a single item from the eHEALS has strong potential for identifying those with low DHL. These findings may inform which patients have higher need for or may benefit from DHL interventions and suggest avenues for detecting low DHL in oncology clinics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».