Factors associated with the levels of eHealth literacy skills among patients in cardiovascular care: secondary analysis of data from users of a hypertension management app
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Digital health technologies (DHT) are increasingly integrated into cardiovascular care, yet patients’ perceived eHealth literacy skills (eHEALS) vary. Understanding the factors influencing these skills is crucial for to enhance self-management in cardiovascular patients and to optimize the effective use of DHT. Objective This study investigates the factors associated with perceived eHEALS among users of the Hypertension.App, a digital health application specifically designed for cardiovascular care patients. Methods A secondary analysis was conducted reusing data from Hypertension.App users in Germany. This cross-sectional study examined factors influencing eHeals total scores using Bayesian model averaging (BMA). Collinear covariates were excluded (variance inflation factor <2.5). Variables associated with eHEALS total scores in Bayesian univariate linear regression analysis (region of practical equivalence ≤5%) were considered in the BMA. All analyses were stratified by sex and age (<54 years and ≥ 54 years). Results A total of 250 hypertension patients (109 females, 139 males, and 2 non-binaries) who were on average 53.6 years (SD: 13.8 years) were included. On average, patients had an eHEALS total score of 31 (SD: 4.91). Twenty-three determinant factors were identified (Fig. 1), with notable differences between sex and age groups. Lower eHEALS scores (Fig. 2.) were associated with using the app for 1−6 months or less often than once a month, being a male, having difficulty performing physical activity for at least 30 min 5 to 7 days per week, having experienced a heart attack or stroke. In contrast, higher eHEALS scores were associated with owning a smartwatch or fitness tracker, having the app integrated into medical treatment for medication adjustment by a physician based on patient entries, strongly agreeing that most people can quickly learn how to use the app, wanting a voucher, living in the Berlin federal state, and using the app’s diary function. Conclusions This study identifies key factors influencing perceived eHEALS among Hypertension.App users in cardiovascular care. These findings highlight/emphasize that eHealth literacy is shaped not only by demographic and health-related factors, but also by the context of app usage, user motivation, engagement, and perceived usability. Taken together, these insights can inform the design and implementation of digital health interventions to better support cardiovascular patients.Figure 1 Figure 2
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».