Caregivers and web-based health information: An exploratory qualitative study of information seeking, information use, and perspectives
Bibliographic record
Abstract
Contexte: Avec la population du Canada qui vieillit, une augmentation du taux de maladies chroniques, et un système de santé surchargé, une pression se développe sur les aidants naturels pour prendre en charge les soins de leurs proches. Ces demandes peuvent être difficiles, résultant en un accumulation de stress pour les aidants et les empêchant de continuer dans leur rôle. Cependant, il existe des preuves qui suggèrent que les interventions qui supportent les aidants peuvent contribuer à augmenter leur confiance, leur capacité de travailler, leur satisfaction dans leur rôle, ainsi que de meilleurs résultats pour les proches qui bénéficient de leurs soins. De nos jours, Internet joue un rôle important dans l'acquisition d'information et dans les services de support. Il est possible que de rendre ces supports disponibles aux aidants naturels peut aider ces derniers à fournir des soins de qualité tout en restant en bonne santé. En particulier, l'information basée sur la santé personnelle et l'expérience des maladies (SPEx) est devenue particulièrement intéressante pour le public, et pourrait être utile pour les populations qui sont isolées et qui manquent de services de support, tels que les aidants naturels. Afin de fournir de meilleurs services et plus de support aux aidants naturels avec des initiatives basées sur Internet, nous devons développer une meilleure compréhension de la façon dont les aidants naturels recherchent et utilisent l'information qui se trouve sur Internet. De plus, il est utile d'explorer le point de vue des aidants naturels par rapport à l'information SPEx sur Internet, car cela peut être un moyen utile de recueillir de l'information pour eux. Méthodes: Trois groupes, avec un total de 16 participants chacun, ont été formé pour explorer de quelle façon les aidants naturels recherchent et utilisent l'information sur la santé trouvée sur l'Internet, ainsi que leurs opinions par rapport à la structure, à la disposition, et au contenu d'un site web SPEx. Résultats: 1) Trois grands thèmes ont été identifiés en relation à la façon dont les aidants naturels récupèrent et utilisent l'information sur la santé trouvée sur Internet: la recherche et le choix d'informations sur la santé; l'autonomisation grâce à l'utilisation de cette information, et les préoccupations en lien avec l'information sur la santé trouvée sur Internet. 2) Concernant les opinions des aidants naturels par rapport à la structure, la conception et le contenu d'un site web SPEx, deux grands thèmes ont été identifiés: les facteurs qui influencent les premières impressions d'un site web SPEx, et les besoins et attentes envers le contenu présenté sur un site web SPEx. Conclusions: Les aidants naturels ont fourni des renseignements importants concernant la recherche et l'utilisation d'information à propos de la santé trouvée sur Internet, ainsi que des perspectives qui seront utiles pour le dévelopement d'initiatives visant à offrir du support aux aidants naturels sur Internet. Deux suggestions sont proposées en rapport avec: 1) la recherche et l'usage de l'information a propos de la santé trouvée sur un site web; et 2) les charactéristiques importantes d'un site web sur les soins SPEx.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".