Cyberchondria levels and relationship with health literacy in patients who visited to the family medicine outpatient clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the widespread use of the internet, individuals increasingly seek health-related information online. While this can enhance health knowledge and decision-making, it may also lead to excessive and anxiety-driven searches, known as cyberchondria. It is still a new and unknown concept that reduces functionality and quality of life, harms the patient-physician relationship, and has become a great burden on the economy. Improving health literacy may play a key role in mitigating its effects. Methods: This cross-sectional descriptive study included 341 participants who visited a family medicine outpatient clinic between March 28 and June 30, 2022. Data were collected using a sociodemographic form, the cyberchondria severity scale, and the Turkey health literacy scale. Results: Of the participants, 41.3% were male and 58.7% female, with a mean age of 39.3±13.2 years. The mean cyberchondria score was 69.8±15.7, and the mean health literacy (TSOY-32) score was 31.4±8.1, indicating a problematic-limited level. Cyberchondria was negatively correlated with health literacy, number of chronic diseases, and presence of hypertension, and positively correlated with the number of online health information sources used. Higher scores were observed among those using the internet, friends/neighbors, Google, social media, and forums for health information. Conclusions: Our findings highlighted that cyberchondria was negatively associated with health literacy and chronic disease. Targeted strategies to enhance health literacy, along with promoting the responsible use of online health information, may contribute to the prevention and management of cyberchondria.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».