eHEALS:电子健康素养量表

简介

我们如何确定个人是否有能力参与电子健康项目和干预措施?卫生从业人员、电子卫生开发人员和研究人员都需要知道电子卫生工具是否是有效促进人口健康和辅助卫生保健的合适方法。在部署用于公共消费的电子卫生资源时，一个经常未被提及的假设是，消费者拥有将此类资源使用到最佳水平的技能。然而，超过40%的美国和加拿大成年人的基本(或散文)识字水平低于最佳参与公民社会所必需的水平[1，2)，电子健康不太可能提供人口层面的好处，因为它要求的不仅仅是散文素养。面向消费者的电子健康需要能够寻找、发现、评估和评估、整合和应用在电子环境中获得的东西，以解决健康问题电子健康素养［3.］．这种综合技能要求人们能够使用技术，批判性地思考媒体和科学问题，并在大量的信息工具和来源中导航，以获得做出决策所需的信息。

知情决策要求人们能够充分访问、理解和处理卫生信息以满足他们的需求。访问既指访问健康网站等信息资源的字面能力，也指这种访问的质量。这包括技术质量(如互联网连接速度、硬件、软件)和使用条件，如人们是否有隐私或时间适当地使用电子卫生资源。在互联网时代，获取信息还需要从文本中获取意义的能力。随着基本读写技能的提高，无论年龄、收入或教育程度如何，有效使用计算机解决问题的能力也会提高。4］．

考虑到获取和识字的问题，临床和公共卫生环境中的卫生从业人员在推荐电子卫生资源之前，需要了解患者/客户的能力。本文描述了一种旨在广泛用于支持公共卫生和临床护理中的消费者电子卫生的电子卫生素养测量方法的开发和心理测量评估。

电子环境下的卫生与扫盲

卫生素养已被确定为21世纪的公共卫生目标，也是全球卫生保健面临的一项重大挑战[5-7］．医学研究所最近的报告[8]关于卫生知识普及的报告强调，需要着眼于卫生信息获取和使用的不同背景，将其作为解决卫生知识普及战略的一部分。这种健康信息背景比以往任何时候都更包括电子资源，如万维网和其他技术，这些技术现在在消费者健康方面发挥着越来越大的作用[9，10］．电子健康信息在媒介和信息两方面都带来了挑战，这与其他媒体形式有很大不同。信息访问、检索、评估和评价以及其他质量标记的问题在不受监管的环境(如Web)中根本不同，在Web中，每天每分钟都在添加新信息。在电子世界中成为健康知识分子需要一套不同的或至少是扩展的技能来从事卫生保健和推广，或电子健康知识分子。

电子卫生素养包括六项核心技能或素养:(1)传统素养、(2)健康素养、(3)信息素养、(4)科学素养、(5)媒体素养和(6)计算机素养[3.］．电子卫生扫盲概念的基础部分基于社会认知理论和自我效能理论[11]，它们促进能力和信心，作为行为改变和技能发展的前兆，在其他地方有详细描述[3.］．面临的挑战是开发评估这一技能的手段，以便提供战略，帮助消费者充分发挥电子保健的潜力。

制定电子卫生素养量表(eHEALS)是为了满足评估广泛人群和背景下电子卫生素养的需要。eHEALS是一种自我报告工具，可由卫生专业人员进行管理，并基于个人对自己在每个测量领域内的技能和知识的感知。该工具旨在提供消费者电子健康相关技能的一般估计，可用于为个人或特定人群的临床决策和健康促进规划提供信息。

假设电子卫生知识普及和一般技术使用之间存在联系并非不合理。一个人使用技术越多，他们就越有可能发展将技术作为工具的技能。因此，鉴于年轻人对技术的高度熟悉，他们可以作为测试电子卫生素养的理想群体。在加拿大，99%的青少年可以使用互联网，大多数加拿大青少年报告在某种程度上使用互联网来促进健康[12］．尽管对互联网接入的质量仍有疑问[13]，与大多数其他人群相比，这一群体最有可能熟悉信息技术工具，并更有可能使用电子健康[13，14］．尽管相对熟悉电子保健，但许多青少年无法从中获得充分的好处。Gray及其同事研究了青少年的健康素养和技术问题，发现尽管经常使用信息技术，但许多青少年在参与电子健康、理解或使用在线健康信息方面遇到了困难[15］．

无论感兴趣的人群是谁，在使用低质量、误导性或虚假信息的后果非常严重的健康问题上，有信心地浏览互联网的需求尤其重要[16］．通过提供工具和资源来评估在线健康信息和严格评估电子健康资源，我们提供了一个机会，既保护消费者免受伤害，同时又赋予他们权力[17，18］．为了提供相关工具，帮助消费者在电子卫生系统中导航，需要了解消费者一开始拥有哪些技能，或他们的电子卫生知识。本研究的目标是开发和测试一种评估感知的电子卫生素养技能的功能方法，以帮助消费者和卫生从业人员评估适合电子卫生，以支持临床护理和促进人口健康。

规模发展

对诺曼和斯金纳的电子健康素养模型的六个关键素养中的每一个进行了文献综述[3.]在Medline, PsycInfo, ERIC，社会学文摘和Web of Science数据库中，以确定现有的识字措施。虽然发现了一些措施，但很少有严格的心理测量评估，有些措施是为具体项目设计的，而这些项目与扫盲概念如何与电子卫生扫盲模型相关联无关。考虑到这些限制，我们决定从头开始创建项目是合适的。在理论模型的基础上，建立了一个初始项目池，并使用一个迭代的项目减少过程来创建一个可以在各种设置和环境中轻松部署的工具。调查人员将最初的电池组分发给在电子保健领域工作的同事，以供评论和审查。在初步审查后，eHEALS被给予参与青少年网络研究的青少年[19来测试一般的可读性、项目措辞和相关性。青年是正在培养识字技能的消费群体，因此被期望反映识字率较低人群的阅读需求。这些年轻人年龄从12岁到19岁不等，来自不同的社会、种族和教育背景，在青少年群体中代表了不同的兴趣。在3个月的时间里，以小组为单位进行了评估。在下文所述的项目试点阶段进行了进一步的可读性测试。在对大量参与者进行试点测试之前，进行了必要的修订。

引导测试

作为试点测试的一部分，共有89名青少年(14-24岁)完成了eHEALS的初始大版，并在完成纸质文书后立即在焦点小组中对可读性和项目措辞提出了意见。随后对eHEALS进行了审查和修改，根据参与者的定性和反应反馈、理论拟合性和全面性，创建了8个项目的最终电池。这项研究代表了第一次全面的心理测量评估。

方法

参与者

这项研究是另一个更大的评估项目的一部分，该项目通过随机对照试验研究电子健康吸烟预防和行为改变。这里描述的研究涉及该试验的一个部门的参与者，因为另一个部门的目的是促进电子健康素养，因此可能会混淆心理测量评估的结果。这项研究从加拿大一个大城市的14所中学招募了664名青少年。9年级、10年级和11年级的学生从不同的班级类型中抽样，包括不同的学科领域(如体育、计算机科学)和形式(如单性别和混合性别班)。研究人员试图通过直接与学校管理人员和教师积极招聘的方式，让各个学校参与研究。学校为他们的参与提供了适度的津贴，但没有为个别学生提供直接的激励，因为这项研究与课程相吻合，被认为是课堂活动的一部分。该研究获得了来自多伦多大学、多伦多公共卫生(项目合作伙伴)和两个参与学校董事会的伦理审查委员会或委员会的伦理批准。

样本特征

参与者年龄为13 - 21岁(平均= 14.95;SD = 1.24)，其中包括新移民，他们可能比特定年级的普通学生年龄大。样本中的性别分布不均匀，部分原因是参与研究的许多单性别班级(男孩N = 370;女孩N = 294)。样本反映了社区的民族文化多样性，最常见的民族文化群体是东欧(N = 107，占样本的16%)，东亚(N = 103，占样本的16%)和中亚血统(N = 78)，而16% (N = 106)的参与者不认同某个特定的文化群体。种族-文化身份的确定采用了加拿大统计局修改过的类别[2，除种族因素外，还根据社会文化和地缘政治差异对个人进行分类。大多数参与者，39%在9年级(N = 260)， 29%在10年级(N = 193)， 32%在11年级(N = 211)。

技术的使用

受访者称自己经常使用各种形式的信息技术:71%的受访者(N = 468)每周至少使用一次电子邮件，37%的受访者(N = 544)每天使用电子邮件;79%的人(522人)每周使用网络，35%的人(232人)每天使用;71% (N = 473)的参与者经常(每周)使用短信，42% (N = 280)的参与者每天都使用短信。大多数参与者报告说，他们的主要互联网接入点是在家里(81%，N = 537);学校(42%，N = 276)和朋友家(34%，N = 227)被认为是最常见的二级互联网接入点。

过程

eHEALS是在更大的一系列措施中实施的，作为电子健康素养促进干预措施和基于网络的戒烟计划的联合随机试验评估的一部分[20.］．为了评估eHEALS，在eHEALS仪器的可靠性测试中使用了来自本研究的吸烟预防和戒烟部门的数据(即对照条件)。eHEALS使用铅笔和纸调查进行管理，同时提供其他健康措施，作为一项更大研究的一部分。参与者在干预前、干预后立即以及3个月和6个月随访时完成eHEALS。在一个75分钟的课堂上收集了前测试和干预后的即时数据。

数据分析

采用SPSS 11.5版本评估内部一致性信度[21]使用SPSS RELIABILITY命令。采用信度(项目)分析来检验男生和女生之间的差异。基于报告的特征值超过1.0[的简单结构方法解决方案识别因素。22]使用SPSS FACTOR进行主成分分析。这种方法依赖于先验假设来指导模型的选择，并由抽样试验和基于项目/量表相关性的因素的可解释性来支持。使用Comrey和Lee(1992)的指导方针考虑结果，其中因素负荷超过0.71(50%重叠方差)被认为是优秀的，0.63(40%重叠方差)很好，0.55(30%重叠方差)很好[23］．如果项目或量表仅与单一因素相关，则认为因子负荷低于0.55为拟合。

结果

内部一致性与因素分析

给出了内部一致性、信度和因子分析结果表1．eHEALS中的每个项目都使用李克特5点量表来回答每个问题，回答选项从“非常同意”到“非常不同意”(多媒体附录1)。对这8个项目进行了项目分析，生成了系数alpha (α)为0.88的紧密拟合量表。项目之间的项目规模相关性范围从r= 0.51到0.76。进行主成分分析，得出预期的单因素解决方案(特征值= 4.479,56%的方差被解释)。8个项目的因子负荷范围为0.60至0.84。

两次试验法的可靠性

使用标准回归模型(SPSS regression)和类内相关系数(SPSS reliability ICC model (MIXED))计算eHealth素养量表得分，并通过每个区间(时间1到时间4)得分之间的Pearson积矩相关性评估测试重测信度。电子健康素养量表得分在eHEALS管理之间适度相关，范围从r= 0.49至0.68 (表2)。不同分数之间的类内相关性为0.49，这表明eHEALS随着时间的推移具有适度的稳定性。

eHEALS与其他测量变量之间的关系

男性的电子卫生素养基线水平较高(t₇₂₆= 2.236,P= .026);然而，在干预后以及eHEALS的3个月和6个月的随访中，没有发现统计学上的显著差异。在任何时间点，年龄都不能预测电子健康素养分数。未发现电子卫生素养与信息技术的总体使用或与所调查的任何个别技术形式(WWW、电视、即时消息、电子邮件、寻呼机或移动电话)之间存在显著关系(P= . 05)。电子健康素养水平也与总体健康自我评估无关，在本样本中也不是随时间推移感知健康状况的重要预测因素。

讨论

eHEALS已显示出作为衡量电子卫生素养概念的前景，电子卫生素养的定义是有效利用信息技术促进卫生所需的一套技能。eHEALS的高水平内部一致性和适度的测试重测可靠性表明，随着时间的推移，它在检查电子健康素养以评估自然史和评估电子健康素养干预结果方面具有实用性。虽然存在使消费者能够严格评估电子卫生资源的工具[24]，但仍然缺乏评估消费者使用电子健康总体技能的工具。事实上，针对电子卫生素养模型中的大多数关键素养条件(如科学素养、信息素养)，验证过的衡量标准相对较少。因此，未来的研究必须考察感知技能、电子健康使用、健康行为和健康结果之间的联系。在这些可用的扫盲工具中，大多数都需要大量的时间资源来管理和分析。eHEALS是为简单、易于管理而设计的，因此可以单独使用，也可以与其他健康措施结合使用，作为初级保健标准健康评估的一部分，或支持健康促进规划。

电子卫生扫盲推广工作是在一个更大的学习背景下进行的，因此有必要与其他扫盲部门的其他小组建立伙伴关系，以验证电子卫生扫盲与扫盲、社会功能、健康和福祉的其他措施之间的关系。这种多部门伙伴关系的两个例子包括加拿大公共卫生协会主办的全国扫盲和保健方案[25]和加拿大扫盲运动学习者咨询网络[26，该组织将扫盲团体聚集在一起，解决系统性的扫盲问题。这种伙伴关系阐明了在围绕卫生和扫盲问题建立研究、开发和政策宣传能力方面面临的共同挑战。

进一步研究的局限性和机会

将这项研究作为更大规模试验的一部分进行，确实会给测试的可靠性带来问题;因此，这些结果应谨慎解释。eHEALS管理之间的测试-重测相关性低于预期，原因是电子健康素养得分从基线到干预后随访有所上升，这归因于收集数据时使用的预防吸烟干预措施[20.］．虽然出乎意料，但对这种增加的一种潜在解释是，对照干预措施是根据电子健康素养干预措施本身所倡导的原则设计的(例如，用户友好和针对受众的语言，易于阅读和导航)，这可能影响了参与者的电子健康素养分数。这可能解释了相对温和的相关性(。68 - 0.70)，低于预期。

需要进一步的研究来纵向检查eHEALS在不容易受特定干预措施特征影响的研究条件下的表现。在具有高信息技术比率的人群中测试eHEALS存在局限性;然而，它也提供了一个机会来理解在特定人群中的测量的稳健性。进一步的研究需要考虑eHEALS在其他人群以及对技术熟悉程度变化很大的群体中的应用。

eHEALS测量消费者的感知到的技能和舒适的电子健康，而不是直接的技能。电子健康素养模型包括六种类型的素养，因此每一种技能都需要独立的测量，例如对标准计算机设备进行严格的可用性测试以评估计算机素养，大声朗读文本段落以评估基本的散文素养。对于卫生从业人员和消费者来说，这样详细的评估在实践中是有问题的;然而，值得考虑的是将来如何采取这些措施。

结论

通过使用电子卫生资源寻求、评估和应用经验教训的技能需求在不同年龄、性别和文化群体中是普遍存在的，因此eHEALS作为衡量医疗保健电子卫生素养的标准评估工具的潜在适用性很高。评估消费者使用电子卫生保健的舒适度可以确定技能差距，并可以更好地帮助舒适度较低的人利用电子卫生保健可以提供的潜在好处。这样做可能会促进能够满足这些需求的工具的开发，并有助于制定适当的战略，以弥合消费者医疗保健质量方面的数字鸿沟。只有进一步了解现有电子保健工具与消费者使用它们的能力之间的差异，才能采取消除这些工具的必要步骤。