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Record W7162003296 · doi:10.82308/7411

From information to action: Exploring health information use among older adults with diabetes in Canada

2025· dissertation· en· W7162003296 on OpenAlexaboutno aff
Zoey Zhang

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicHealth Literacy and Information Accessibility
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPublic healthCultural environmentSocial environment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse explore l'utilisation de l'information en santé par les adultes âgés atteints de diabète, les facteurs influençant leur comportement informationnel et les changements potentiels survenus pendant la pandémie de COVID-19. Cette recherche repose sur trois considérations clés : (1) L'utilisation de l'information est un aspect essentiel mais sous-exploré du comportement informationnel, crucial pour améliorer les applications pratiques. (2) Avec la croissance et la diversification de la population mondiale des aînés, une compréhension approfondie de leur comportement informationnel en matière de santé est impérative. (3) La pandémie de COVID-19 a profondément affecté divers aspects de la vie quotidienne, nécessitant une analyse de l'évolution du comportement informationnel en santé et de ses implications dans l’ère post-pandémique.Cette thèse adopte une approche qualitative. Un total de 23 participants, tous des aînés atteints de diabète de type 2 vivant au Canada, ont été recrutés au moyen d’un échantillonnage raisonné, de convenance et en boule de neige. La majorité des participants étaient originaires de Chine, et leurs entrevues ont été menées en mandarin. Les données ont été recueillies par le biais d’entrevues semi-structurées et analysées à l’aide d’une analyse thématique.Cinq thèmes clés ont été identifiés concernant le comportement informationnel en santé des adultes âgés atteints de diabète : 1) la navigation stratégique dans les écosystèmes informationnels en santé, 2) l’engagement réflexif avec les connaissances et pratiques en santé, 3) la construction d’identités personnelles en matière de santé, 4) la gestion de la santé dans des contextes sociaux et culturels complexes, et 5) l’évolution du comportement informationnel en santé : adaptation pendant et après la pandémie. Les participants avaient des besoins variés en matière de santé et s’appuyaient sur diverses sources d’information. Après avoir obtenu des informations en santé, ils les utilisaient activement pour gérer leur santé en les intégrant à leur routine quotidienne, en les combinant à leurs connaissances antérieures, en évaluant leur crédibilité et en les partageant avec d’autres. Des facteurs personnels, sociaux et culturels, tels que les croyances individuelles, les réseaux sociaux et les barrières linguistiques, ont influencé leur comportement informationnel. Si certains participants n’ont pas constaté de changements majeurs dans leur comportement informationnel pendant la pandémie, la plupart ont adopté de nouvelles stratégies pour rechercher et utiliser l’information en santé. Ces résultats soulignent la nécessité de stratégies de communication adaptables et d’un accès équitable à l’information en santé en temps de crise.Cette thèse comble des lacunes dans la littérature en conceptualisant l’utilisation de l’information comme un processus multifacette impliquant des dimensions physiques, cognitives, individuelles et sociales. Elle met également en lumière le rôle des émotions, des attitudes face à la vie, de l’autonomie et de l’information incarnée dans la formation des comportements informationnels en santé. D’un point de vue pratique, cette recherche souligne le besoin d’une information personnalisée, adaptable et exploitable, d’outils pour organiser les données de santé et d’un accès équitable aux services de télésanté multilingues. Elle préconise des programmes éducatifs ciblés, des initiatives d’apprentissage expérientiel et des interventions menées par les pairs pour autonomiser les adultes âgés dans la gestion de leur santé. Enfin, elle insiste sur l’importance de créer des environnements ouverts et empathiques favorisant l’autonomisation des patients et le soutien social

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.407

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.328 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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