Comparison of E-Health Literacy Levels of University Students: A Study on Undergraduate and Graduate Students

Year 2020, Volume: 2 Issue: 3, 141 - 157, 22.12.2020

Mustafa Orhan , Burak Sayar , Enis Baha Biçer

https://doi.org/10.46413/boneyusbad.774824

Cited By: 6

Abstract

Aim: The Internet is a widely used tool among young people. In this study, it was planned to examine the competencies developed by university students who use the internet extensively within the scope of demographic data and to reveal their origin by determining the differences.
Materials and Methods: In this study, data were collected from 260 health sciences faculty students and 69 health sciences institute students using the stratified sampling method. Data collection consists of two parts. In the first part, there are 8 questions in order to determine the introductory characteristics of the participants, and in the second part, the 8-item e-Health Literacy scale developed by Norman and Skinner (2006) and validated in Turkish by Coşkun and Bebiş (2015).
Findings: Participants; It was determined that 74.5% were women, 79.9% were between the ages of 18-24, 79% had a bachelor's degree and 48% used the internet for 4 hours or more per day. It was determined that 80.9% of the participants received health information from the internet at least once. While the mean score of the scale was the lowest 8 and the highest 40 points, it was found to be 29.17 in our study. It was determined that 76.9% of undergraduate students and 95.7% of graduate students received health information from the internet.
Conclusion: The study revealed that university students significantly benefited from internet-based resources in the stages of collecting, processing and evaluating information about their own health

Keywords

e- Health, e- Health literacy, Undergraduate and graduate students, Health literacy

Üniversite Öğrencilerinin E-Sağlık Okuryazarlık Düzeylerinin Karşılaştırılması: Sağlık Bilimleri Lisans ve Lisansüstü Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma

Abstract

Amaç: İnternet, genç bireyler arasında kullanımı yaygın bir araçtır. Bu araştırmada interneti yoğun olarak kullanan üniversite öğrencilerinin bu alanda geliştirmiş oldukları yetkinliklerin demografik veriler kapsamında incelenmesi ve farklılıkların tespit edilerek nereden kaynaklandığının ortaya koyulması amacı ile planlanmıştır.
Gereç-Yöntem: Bu çalışmada tabakalı örnekleme yöntemi kullanılarak 260 sağlık bilimleri fakültesi öğrencisi ve 69 sağlık bilimleri enstitüsü öğrencinden veri toplanmıştır. Veri toplama iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde katılımcıların tanıtıcı özelliklerini belirlemek amacıyla 8 soru ikinci bölümde ise Norman ve Skinner (2006) tarafından geliştirilen ve Coşkun ve Bebiş (2015) tarafından Türkçe geçerlilik ve güvenilirliği yapılan 8 maddelik e-Sağlık okuryazarlık ölçeği yer almaktadır.
Bulgular: Katılımcıların; %74,5’i kadın, %79,9’u 18-24 yaş aralığında, %79’unun öğrenim düzeyi lisans ve %48’i günlük 4 saat ve üstü internet kullandığı saptanmıştır. Katılımcıların %80,9’u en az bir kez internetten sağlık bilgisi aldığı saptanmıştır. Ölçeğin ortalama puanı en düşük 8 ve en yüksek 40 puan iken, çalışmamızda 29,17 olarak bulunmuştur. Lisans öğrencilerinin %76,9'u, lisansüstü öğrencilerinin %95,7'si internetten sağlık bilgisi aldığı tespit edilmiştir.
Sonuç: Çalışma üniversite öğrencilerinin kendi sağlıkları hakkında bilgi toplama, işleme ve değerlendirme aşamalarında internet tabanlı kaynaklardan önemli ölçüde faydalandığını ortaya koymuştur.

Keywords

E-Sağlık, E-Sağlık Okuryazarlığı, Lisans ve Lisansüstü Öğrencileri, Sağlık Okuryazarlığı

Supporting Institution

Destekleyen Kurum Bulunmamaktadır.

References

• A Kaiser Family Foundation Survey. (2000). How young people use the internet for health in formation. Erişim Tarihi 11.06.2020, https://www.kff.org/wp-content/uploads/2001/11/3202-genrx-report.pdf
• Agarwal, S. & Labrique A. (2014). Newborn health on the line: the potential mhealth applications. The Journal of the American Medical Association. 312 (3), 229-30. doi:10.1001/jama.2014.6371.
• Agarwal, S., Perry H. B., Long L. A. & Labrique A. B. (2015). Evidence on feasibility and effective use of mhealth strategies by frontline health workers in developing countries: systematic review. Tropical Medicine and International Health, 20 (8), 1003-1014. doi:10.1111/tmi.12525.
• Beşer, A., Bahar, Z. ve Büyükkaya, D. (2007). Health promoting behaviors and factors related to lifestyle among turkish workers and occupational health nurses’ responsibilities in their health promoting activities. Industrial Health, 45, 151-159. doi:10.2486/indhealth.45.151.
• Bolton, K. L. & Rodriguez, E. (2009). Smoking, drinking and body weight after re-employment: does unemployment experience and compensati on make a difference? BMC Public Health, 9 (1), 77. doi:10.1186/1471-2458-9-77.
• Cho, J., Park, D. & Lee, H. E. (2014). Cognitive factors of using health apps: systematic analysis of relationships among health consciousness, health ınformation orientation, ehealth literacy, and health app use efficacy. Journal of Medical Internet Research, 16 (5), e125. doi:10.2196/jmir.3283.
• Choi, N. G. & Dinitto, D. M. (2013). The digital divide among low-income homebound older adults: internet use patterns, ehealth literacy, and attitudes toward computer/internet use. Journal of Medical Internet Research, 15 (5), e93. doi:10.2196/jmir.2645.
• Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error: algebra and statistics, working paper. No.266. doi: 10.1177/002224378101800313.
• Free, C., Phillips, G., Felix, L., Galli, L., Patel, V. & Edwards, P. (2010). The effectiveness of m-health technologies for ımproving health and health services: a systematic review protocol. BMC Research Notes, 3, 250. doi:10.1186/1756-0500-3-250.
• Gençyürek Erdoğan, M. (2019). E-Sağlık okuryazarlığı: dijital mecralarda sağlık reklamları. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.
• Hair, J., Anderson., R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis. (5th. Edition). Upper Saddle River: Prentice-Hall.
• Institute for Health Technology Transformation (IHTT). (2013). Transforming health care through big data strategies for leveraging big data in the health care industry. Erişim Tarihi: 27.10.2020, http://ihealthtran.com/wordpress/2013/03/iht%C2%B2-releases-big-data-research-reportdownload-today/.
• Institute of Medicine (IOM), (2004). Health literacy: a prescription to end confusion. Washington, DC: The National Academies Press.
• James, D. C. & Harville, C. II. (2016). II. eHealth literacy, online help-seeking behavior, and willingness to participate in mhealth chronic disease research among African Americans, Florida, 2014–2015. Preventing Chronic Disease, 13,160210. doi:10.5888/pcd13.160210.
• Kline, R. B. (2009). Principles and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford Press.
• Korkmaz, S. ve Hoşman, İ. (2018). Sağlık sektöründe teletıp uygulamaları: teletıp uygulama boyutlarını içeren bir araştırma. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi 4 (3), 251-263.
• Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Buhin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: the next frontier for innovation, competition, and productivity. USA: McKinsey Global Institute.
• Mitsutake, S., Shibata, A., Ishii, K., & Oka, K. (2016). Associations of ehealth literacy with health behavior among adult internet users. Journal of Medical Internet Research, 18 (7), e192. doi:10.2196/jmir.5413
• Norman, C. D., & Skinner, H. A. (2006). eHealth literacy: essential skills for consumer health in a networked world [electronic version]. Journal of Medical Internet Research, 8 (2), e9. doi:10.2196/jmir.8.2.e9.
• Özata, M. (2009). Sağlık Bakanlığı ve Sosyal Güvenlik Kurumu tarafından yürütülen e-sağlık projelerinin sağlık hizmeti sunumuna etkileri. Journal of Azerbayjani Studies,6, 444-464. doi:10.5782/2223-2621.
• Raghupathi, W., & Raghupathi V. (2014). Big data analytics in healthcare: promise and potential. Health Information Science and Systems. 2(3). doi:10.1186/2047-2501-2-3.
• Schermelleh-Engel, K. & Moosbrugger, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: tests of signicance and descriptive goodness-of-fit measures, Methods of Psychological Research Online, 8 (2), 23-74.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü. (2011). Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi sözlüğü. (1. Baskı). Bakanlık Yayını. ISBN: 978-975-590-361-3. Ankara.
• T.C. Sağlık Bakanlığı. (2012). Türkiye Sağlıkta Dönüşüm Programı Değerlendirme Raporu (2003-2011). Erişim Tarihi 15.09.2020, https://sbu.saglik.gov.tr/Ekutuphane/kitaplar/SDPturk.pdf
• World Health Organization. (2005). Fifty-Eighth World Health Assembly. Erişim tarihi 08.10.2020, https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA58-REC1/A58_2005_REC1-en.pdf
• World Health Organization. (2016). Global Diffusion of eHealth: Making Universal Health Coverage Achievable. Report of the Third Global Survey on eHealth. Erişim Tarihi 19.10.2020, https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/252529/9789241511780- eng.pdf;jsessionid=1FFBB5DC9F05576615F3F17AD2C22C97?sequence=1
• World Health Organization. (2020). eHealth at WHO. Erişim Tarihi: 15.03.2020, https://www.who.int/ehealth/about/en/