Relationship Between Health Literacy (HL), eHealth Literacy (eHL), Subjective Well-Being (SWB) and COVID-19 Related Health Behaviours Among Canadian University Students: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: One significant predictor of health practices and outcomes is health literacy. Health literacy is an individual's ability to search, understand, appraise, and apply health information. Much research has occurred on health literacy (HL), ehealth literacy (eHL), subjective well-being (SWB), and COVID-19 health-related behaviours; however, few studies have explored the association between these variables, particularly within Canada. Understanding university students' HL and eHL levels would yield beneficial information on a group that impacts their community, particularly in a pandemic setting where students gather in large groups. Methods: An online survey was administered to 336 university students via Google Forms from April 2022 - December 2022. The survey used the Computer Adaptation of Newest Vital Sign to measure HL, eHEALS to measure eHL, a modified COVID-19-Related Health Behaviors questionnaire, and the Satisfaction with Life Scale to measure SWB. Data analysis was analyzed using Pearson correlation and hierarchical regression analysis on SPSS. Results: Most participants were, on average, 26.1 years and 76.7% identified as female. The statistical analysis revealed that eHL significantly predicted COVID-19-related health behaviours, whereas SWB and HL were not statistically significant predictors of COVID-19-related health behaviours. Overall, the results suggest that individuals with higher eHL levels may engage in less healthy behaviours related to COVID-19. Conclusion: Although this study found that eHL predicted COVID-19 related health behaviours, HL and SWB did not seem to have a significant relationship with COVID-19 related health behaviours. This suggests that other interdisciplinary factors are involved in understanding the relationship between HL, eHL, SWB, and COVID-19 health-related behaviours among Canadian university students. Cultural beliefs and values, political alignment, fear and anxiety, misinformation, and disinformation are reasons HL may not be a strong predictor of COVID-19 related health behaviours. Future research should continue to explore a more interdisciplinary approach to public health practice geared towards researching the factors that affect health behaviours on college campuses will improve future health and well-being outcomes among this population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».