Digital health determinants & divide in the Arab world: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital determinants of health include key technological factors such as internet access, digital literacy, and the quality of online health information. These elements critically influence health outcomes and behaviors. METHODS: This study examined the impact of digital health determinants on health improvement across ten Arab countries: Bahrain, Palestine, Lebanon, Jordan, Kuwait, the United Arab Emirates, Saudi Arabia, Egypt, Morocco, and Tunisia. The study analyzed a dataset of 12,522 samples after implementing SMOTE-ENN to balance underrepresented demographics, capturing data on digital literacy, internet access, and the impact of online health information on personal health. RESULTS: Results showed that 93.9% of participants reported having internet access, yet 71.4% did not receive formal education on internet usage. Morocco, Tunisia, and Jordan reported the highest percentages of individuals without such education. Regarding health impacts, 32.9% of participants reported significant personal health improvements linked to digital determinants. Egypt, Lebanon, and Saudi Arabia had higher rates of positive health impacts, while Morocco, Jordan, and Bahrain reported the lowest health improvements. Higher digital literacy and reliable internet access were positively associated with better health outcomes across all countries, whereas specific sociodemographic and digital factors varied: younger age and urban residence were linked to greater benefit in the Gulf; education level and healthcare access were especially influential in North Africa; and in the Levant, digital literacy and use of trusted health sources showed strong impact. These findings show both shared and region-specific drivers of digital health benefits. CONCLUSION: Improving health outcomes requires diversification: foundational education on internet usage must be combined with broader digital literacy initiatives, efforts to build and maintain trust in credible online health platforms, and strategies that actively foster patient engagement through interactive digital tools. Policies should also ensure reliable internet infrastructure and tailor interventions to regional and sociodemographic contexts to improve overall health outcomes.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».