发表在第24卷第7期(2022):7月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/38332,首次出版
在COVID-19疫情中信息源、卫生素养和COVID-19知识之间的关系:日本的横断面在线研究

在COVID-19疫情中信息源、卫生素养和COVID-19知识之间的关系:日本的横断面在线研究

在COVID-19疫情中信息源、卫生素养和COVID-19知识之间的关系:日本的横断面在线研究

原始论文

日本京都京都大学医学研究生院人体健康科学系

通讯作者:

Momoko Nagai-Tanima博士

人类健康科学系

医学研究生院

京都大学

53岁的Kawahara-cho

Shogoin Sakyo-ku

《京都议定书》,606 - 8507

日本

电话:81 075 751 3964

电子邮件:tanima.momoko.8s@kyoto-u.ac.jp


背景:COVID-19大流行不仅造成了疾病流行,还造成了信息流行。由于互联网和社交媒体的使用增加,以及通信技术的发展,信息在新冠肺炎疫情中传播得更快、更远。此外,信息来源的选择增加了,使人们更难对信息做出合理的决定。尽管社交媒体是错误信息最常见的来源,但其他形式的媒体也可以传播错误信息。然而,具有较高卫生素养和COVID-19知识的人用于获取信息的媒体来源尚不清楚。此外,多重信息源的使用与卫生素养或COVID-19知识之间的关联尚不明确。

摘要目的:本研究旨在研究COVID-19信息流行的以下3个方面:(1)健康素养、COVID-19知识与使用信息源数量之间的关系;(2)媒体使用对卫生素养的影响;(3)媒介使用对新冠肺炎知识的影响。

方法:2021年11月进行了一项在线横断面研究。参与者为477名年龄在20-69岁之间的人。在获得参与研究的同意后,研究人员向参与者询问了社会人口学指标、健康相关信息的来源、健康素养和COVID-19知识。健康相关信息来源分为4类:大众媒体、数字媒体、社交媒体和面对面交流。采用斯皮尔曼等级相关检验,确定卫生素养、COVID-19知识正确答案的数量和使用的信息源数量之间的关系。以健康素养和正确答案数为因变量,4种媒体类型为自变量,年龄和性别为调整变量,进行多元回归分析。

结果:大众媒体是最常用的信息来源,其次是数字媒体、面对面交流和社交媒体。20-29岁的人使用社交媒体的比例明显高于其他年龄组。卫生素养、对COVID-19知识的积极回应数量和使用的信息源数量之间存在显著的正相关。多元线性回归分析显示,卫生素养与获取数字媒体信息和面对面交流有关。此外,COVID-19知识与大众媒体、数字媒体和面对面交流的信息获取有关。

结论:利用各种信息来源,特别是提供使用数字媒体和面对面交流的机会,可以提高卫生素养和COVID-19知识。此外,提高健康素养并向年轻人提供关于COVID-19的准确知识可能很重要。

中国医学杂志,2018;24(7):e38332

doi: 10.2196/38332

关键字



世界卫生组织(世卫组织)于2020年2月在慕尼黑安全会议上宣布COVID-19为信息大流行[1].“信息大流行”指的是在疾病爆发期间,由于大量的错误信息或虚假信息,人们感到困惑的情况[2].在疾病爆发期间,错误信息的传播甚至发生在中世纪[3.].然而,随着网络通信技术的发展和社交媒体的广泛使用,这一现象被放大了。在新冠肺炎大流行期间,抖音的用户增长了38%,而Facebook和Twitter的用户增长了近8% [4].因此,信息传播得更快、更远。关于COVID-19的假新闻和错误信息各不相同,并已被多次证实[5].例如,阴谋论认为,COVID-19正在通过5G通信技术传播,大流行是一场精心策划的骗局,主要通过Twitter传播[67].此前的研究报告称,关于COVID-19的错误信息在Facebook和YouTube等社交媒体上迅速传播。8].此外,一项研究调查了11年间通过推特传播的12.6万个不真实的新闻故事,发现错误信息的传播频率比真实信息高出70% [9].社交媒体被认为是错误信息的主要来源,因为任何人,而不仅仅是专家,都可以传播信息。

然而,也有报道称,通过社交媒体以外的渠道传播的错误信息的例子,比如关于新冠肺炎大流行导致厕纸短缺的假新闻,因为大多数厕纸都是中国制造。这条消息于2020年2月和3月在日本传播[10].当被问及他们从哪里获得这些信息时,近60%的参与者表示电视是最常见的来源[11].事实上,这条假新闻的来源是社交媒体,但还没有传播到那么远。然而,一旦被电视节目和新闻网站发现,它就迅速传播开来。因此,任何信息源,不仅仅是社交媒体,都可以被视为潜在的错误信息来源。

信息来源有很多。以前的研究和《日本信息与通讯白皮书》已确定了信息来源[11-13].信息的主要来源分为四类:面对面的交流,如与家人和朋友的对话;大众媒体,如电视和报纸;数字媒体,如互联网搜索和新闻网站;以及社交媒体,如推特、脸书和YouTube。

面对面交流是一种通过与他人交谈获取信息的方式。以前的研究表明,医疗专业人员、家庭成员和朋友是信息的来源[12-14].大多数人从医护专业人员处获得与健康有关的资料[12-14].大众传媒是获取信息的传统方式。大众传媒是指以公开、间接或单向方式传递信息的媒体,如电视、广播、报纸、杂志和公共关系材料等。然而,随着通信技术的发展,大众媒体的使用已经下降。在2014年的一项调查中,70%年龄在10岁至69岁之间的参与者通过大众媒体获取信息[15].然而,在2021年的一项调查中,通过大众媒体获取信息的比例下降到不足50% [11].通过互联网获取信息正在取代大众媒体。通过互联网获得的数字化信息被称为数字媒体。例如使用搜索引擎、浏览网页和应用程序。数字媒体还包括社交媒体。社交媒体被描述为任何人都可以通过互联网轻松传播和交换的信息或内容[1617].社交媒体是一种允许个人之间双向交流的数字媒体。由于人们通过面对面交流、大众媒体、数字媒体和社交媒体的结合来获取信息,确定真实的信息被认为是更加复杂的。

卫生素养在确定真实信息方面很重要,特别是在信息学方面[1819].卫生素养是获取、理解、评估和使用信息和服务以促进和维持健康和福祉的能力[20.].

此前在澳大利亚进行的一项研究报告称,与健康素养高的人相比,健康素养低的人更难找到和理解有关COVID-19的信息[21].据报道,卫生素养与信息寻求行为的频率和使用的信息源数量呈正相关[22-24].因此,健康素养高的人可能有更高频率的信息寻求行为,从多种信息媒体获取信息,从而具有更高的疾病知识。然而,尚未研究卫生素养、COVID-19知识与所使用信息源的数量和类型之间的关系。

之前的一项研究调查了25个不同信息来源的使用情况,发现对健康了解程度高的人使用医疗网站,不太可能使用电视、社交媒体和博客。12].然而,这25个来源过于分散,无法研究卫生素养与多个信息来源之间的关系。另一项针对哮喘儿童父母的研究调查了5种信息来源之间的关系:卫生专业人员、家人和朋友、互联网、非印刷媒体和印刷媒体。研究发现,卫生素养高的人从家人、朋友和互联网获取信息[23].但是,资料来源的数目很少,而且不详尽。因此,我们认为将信息源分为4种类型可能有助于更好地捕捉多种媒体与卫生素养的关系和重要性。这四种类型的媒体包括面对面的交流,在获得详尽的信息来源后。此外,如前所述,关于COVID-19的错误信息往往源自社交媒体,但也可能通过其他媒体传播。因此,确定哪种媒体有助于个人适当地理解信息是至关重要的。之前的研究调查了约旦和德国大学生的COVID-19知识和信息来源(包括4种媒体);然而,知识和信息源是分开考虑的,没有确定它们之间的关系[2225].几项研究调查了社交媒体使用和COVID-19知识之间的关系。在中国进行的一项研究调查了社交媒体使用、电子健康素养和COVID-19知识之间的关系,发现了正相关[26].然而,在美国进行的一项研究表明,社交媒体的使用与对COVID-19错误信息的信任呈正相关[27].此外,加拿大进行的一项研究报告称,社交媒体用户更频繁地误解社交媒体和传统新闻网站上关于COVID-19的信息[28];因此,还没有达成统一的看法。此外,这些研究仅限于从社交媒体和互联网上获得的信息,没有检查其他信息来源。

因此,本研究旨在研究COVID-19信息大流行期间的以下问题:

  • 卫生素养、COVID-19知识与所使用信息源数量之间的关系
  • 媒体使用对卫生素养的影响
  • 媒体使用对COVID-19知识的影响

研究结果可能被用来指导如何将真实信息传播给更大的人群,以管理信息疫情。


研究设计及招聘

2021年11月1日至5日,在20-69岁的人群中进行了一项横断面在线调查。参与者由Surveroid(营销应用公司)在线招募。按性别和年龄(20-29岁,30-39岁,40-49岁,50-59岁,60-69岁)的参与者人数设置相同,并按照收到的顺序接受回复。在线问卷调查一开始就解释了研究的目的。在线问卷的提交意味着同意参与这项研究。在线问卷以随机识别的形式收集,不要求提供姓名或电子邮件地址等个人信息。参与者完成后将根据他们在Surveroid数据库中的注册状态获得奖励。调查请求通过电子邮件发送给8809人。在五天的招聘中,共收到512份(5.8%)回复。其中35人(6.3%)回答说他们没有获得与健康相关的信息,因此被排除在研究之外。 The final number of participants was 477 (5.4%).

道德的考虑

日本京都大学医学伦理委员会批准了这项研究(#R3215)。

措施

在线问卷包括4个组成部分或4组项目,需要5分钟完成:(1)COVID-19大流行期间的社会人口指标和经验,(2)健康相关信息的来源,(3)健康素养和(4)COVID-19知识问题。

社会人口指标

参与者被问及他们的性别、年龄和教育水平。

健康相关信息来源

研究人员以多回答形式向参与者提供了13个信息源的清单。他们被要求选择他们经常用来获取健康相关信息的来源。13个信息来源的清单是根据日本以前进行的研究和日本总务省(Ministry of Internal Affairs and Communications)进行的调查中使用的项目编制的。[111224].13个信息源列于文本框1

13个信息来源的列表。
  1. 电视(电视)
  2. 广播
  3. 报纸
  4. 出版物(如杂志)
  5. 市政通讯
  6. 网站(如政府和医药制造商)
  7. 网络搜索
  8. 新闻应用程序
  9. 视频网站(如YouTube)
  10. 社交网络服务(sns,如Twitter、Instagram和Facebook)
  11. 医院及药房
  12. 家庭
  13. 朋友
文本框1。13个信息来源的列表。
健康知识

使用Ishikawa等人开发的交际和关键健康素养量表(CCHL)评估健康素养[29].卫生素养包括三个组成部分:功能性、互动性和关键性[30.].功能性素养指的是基本的阅读和写作技能。互动素养指的是先进的认知和读写技能,可用于积极参与日常生活,从各种形式的交流中提取信息,理解含义,并将新信息应用于不断变化的情况。批判性素养是指更高级的认知能力,可以用于批判性地分析和应用信息,以成功地控制局面。CCHL是一份自我管理的问卷,用于评估公众的交流性和批判性卫生素养。它由5个问题组成,分为5分制,从1(非常不同意)到5(非常同意)。计算所有问题的平均分,平均分越高,能力越强。此前在日本使用CCHL进行的一项研究中,平均得分为3.58-3.7 [2931].

COVID-19知识问题

参与者被问及问题中关于COVID-19的信息是否正确。这些问题是基于日本普遍存在的错误信息的选择,在厚生劳动省提供的与COVID-19有关的问答页面上,这些信息被明确列为不正确的。3233].参与者回答问题为正确、未知或不正确。正确答案总数作为正确答案分数(CAS)。如本研究所示,分数越高,答对问题的数量越多,对COVID-19的了解程度越高(表1).

表1。COVID-19知识问题。
问题 回答
COVID-19易受热,低温水(25-35℃)具有杀菌作用。 不正确的
酒精消毒对新冠肺炎有效。 正确的
COVID-19疫苗会让你不育。 不正确的
接种疫苗可能导致感染COVID-19。 不正确的
该疫苗可在怀孕期间、哺乳期或计划怀孕期间接种。 正确的
如果接种疫苗的人感染了变异病毒,他们可能会患上重病。 不正确的

统计分析

使用描述性统计分析参与者特征。使用Wilcoxon和Kruskal-Wallis秩和检验比较参与者特征和CCHL评分或CAS。关于信息源,计算每个项目的参与者百分比(回复数/参与者总数)。采用Spearman秩相关检验计算健康素养、CAS和所使用信息源数量之间的相关系数。

这13个信息源被分为4种媒体类型:大众、数字、社交和面对面交流(图1).例如,如果参与者使用电视、广播和视频网站,他们就被认为是在使用大众媒体和社交媒体。卡方检验用于比较根据性别和年龄选择每种媒介的人的百分比。进行多元线性回归分析,以检验4种介质类型中的任何一种是否对CCHL评分和CAS有影响。因变量为CCHL评分和CAS,自变量为四种培养基,调整变量为性别和年龄。每种介质设置为1表示使用,-1表示不用,性别设置为1表示男性,-1表示女性。当因变量之间存在相关性时,检验多重共线性(方差膨胀因子[VIF])。VIF<10无多重共线性。拒绝原假设的显著性水平为5%。采用JMP Pro 15.0版统计软件(日本SAS研究所)进行统计分析。

图1。信息来源分类的方法。SNS:社交网络服务;电视:电视。
查看此图

参与者的特征

参与者的平均年龄为44.8岁(SD 14.3岁)。CCHL评分与CAS分年龄组、性别、教育程度比较,仅CAS分年龄组有显著性差异;60 ~ 69岁年龄组的CAS显著高于其他年龄组(表2).

表2。受试者特征及CCHL比较一个分数和CASb
变量 参与者,n (%) CCHL得分,平均值(SD) CAS,平均值(SD)
总计 477 (100) 3.61 (0.67) 3.75 (2.01)
年龄(年);CCHLP=。51,CASP<措施c

为20 - 29 90 (18.9) 3.57 (0.07) 3.31 (0.20)

- 39 92 (19.3) 3.54 (0.07) 3.55 (0.20)

40至49 98 (20.5) 3.59 (0.07) 3.26 (0.20)

50-59 97 (20.3) 3.67 (0.07) 3.88 (0.20)

60 - 69 100 (21.0) 3.67 (0.07) 4.67 (0.20)d
性;CCHLP=。46,CASP=点

男性 240 (50.0) 3.63 (0.04) 3.74 (0.13)

237 (50.0) 3.59 (0.04) 3.76 (0.13)
教育水平;CCHLP> =。09年,中科院P= .30

中学 8 (1.7) 3.28 (0.24) 3.00 (0.71)

高中 150 (31.4) 3.54 (0.05) 3.51 (0.16)

技校和大专 117 (24.5) 3.62 (0.06) 4.00 (0.19)

大学 181 (38.0) 3.65 (0.05) 3.77 (0.15)

研究生院 21日(4.4) 3.91 (0.14) 4.14 (0.44)

一个交流和批判性卫生素养。

bCAS:正确答案分数。

cP< . 05。

d60 ~ 69岁年龄组的CAS明显高于其他年龄组。

按信息源划分的参与者百分比

图2, 477名参与者中有392人(82.2%)从电视上获得了信息。其次是网络搜索(n=208, 43.6%)和新闻应用程序(n=175, 36.7%)。94名(19.7%)和82名(17.2%)参与者分别使用社交网络服务和视频网站。49名(10.3%)参与者使用市政通讯,39名(8.2%)和38名(8.0%)参与者使用出版物和广播。

图2。信息来源的回复百分比。SNS:社交网络服务;电视:电视。
查看此图

CCHL评分、CAS和使用的信息源数量之间的相关性

CCHL评分与CAS显著正相关(ρ=0.12,P<措施)。此外,使用的信息源数量与CCHL评分显著正相关(ρ=0.22,P<.001)和CAS (ρ=0.19,P<措施)。

与卫生素养和COVID-19知识相关的媒体类型

表3显示所选信息源被分类为不同媒体类型时,所有参与者、性别和年龄组的百分比。最大比例的参与者表示大众媒体是他们的信息来源,其次是数字媒体、面对面交流和社交媒体。在大众媒体、数字媒体或面对面交流的使用方面,各年龄组没有差异。20-29岁人群的社交媒体使用率明显高于其他年龄组(P<措施)。表4为多元线性回归分析结果,以CCHL评分为因变量,4类媒体为自变量,性别和年龄为调整变量。表5以CAS为因变量,4种媒体为自变量,性别和年龄为调整变量,为多元线性回归分析结果。所有病例均观察到VIF<10。CCHL评分与获取数字媒体信息显著相关(β= 0.14,P=.003),其中β为标准化回归系数,面对面交流(β=.11,P= .02点)。CAS与大众媒体信息获取显著相关(β=.09,P数字媒体(β=.17,P<.001),面对面交流(β=.10,P= .02点)。

表3。按媒体类型分布(N=477)。
媒体类型 总计,n (%) 男性,n (%) 女性,
n (%)
P价值 20-29年,n (%) 30-39年,n (%) 40-49年,n (%) 50-59年,n (%) 60-69年,n (%) P价值
大众媒体 413 (86.6) 206 (85.8) 207 (87.3) i = 73 (81.1) 78 (84.8) 83 (84.7) 82 (84.5) 97 (97.0)
数字媒体 288 (60.4) 144 (60.0) 144 (60.8) 公布 53 (58.9) 55 (59.8) 54 (55.1) 64 (66.0) 62 (62.0) 尾数就
社交媒体 144 (30.2) 69 (28.8) 75 (31.7) 55 50 (55.6) 32 (34.8) 26日(26.5) 16 (16.5) 20 (20.0) <措施a、b
面对面的交流 222 (46.5) 95 (39.6) 127 (53.6) .002一个 40 (44.4) 39 (42.4) 47 (48.0) 46 (47.4) 50 (50.0)

一个P< . 05。

b20-29岁年龄组的社交媒体使用率明显高于其他年龄组。30-39岁人群使用社交媒体的比例明显高于50-59岁和60-69岁人群。40-49岁的人使用社交媒体的频率明显高于50-59岁的人。

表4。多元线性回归分析与CCHL一个得分为因变量,性别为因变量b年龄是调整变量。
媒体类型 βc 95%可信区间 P价值
大众媒体 .04点 -0.04到0.13 .33
数字媒体 .14点 0.03 - -0.16 .003d
社交媒体 02 -0.09到0.05
面对面的交流 0.01 - -0.14 02d

一个交流和批判性卫生素养。

b媒体使用和男性性别被设为1。

c标准化回归系数。

dP< . 05。

表5所示。用CAS进行多元线性回归分析一个作为因变量和性别b年龄是调整变量。
媒体类型 βc 95%可信区间 P价值
大众媒体 .09点 0 - 0.51 0。d
数字媒体 0.17 - -0.55 <措施d
社交媒体 02 -0.25到0.16 i =
面对面的交流 .10 0.03 - -0.39 02d

一个CAS:正确答案分数。

b媒体使用和男性性别被设为1。

c标准化回归系数。

dP< . 05。


主要研究结果

本研究从以下3个方面考察了COVID-19信息疫情:(1)卫生素养与COVID-19知识的关系,以及使用的信息源数量;(2)媒体使用对卫生素养的影响;(3)媒体使用对COVID-19知识的影响。据我们所知,这是首次研究在COVID-19信息大流行期间,从4种主要媒体来源获取信息是否与卫生素养和COVID-19知识相关。斯皮尔曼等级相关检验显示,卫生素养、COVID-19知识与使用的信息源数量之间存在显著正相关。多元线性回归分析显示,卫生素养较高的人通过数字媒体和面对面交流获取信息。此外,人们掌握的COVID-19知识越多,他们从大众媒体、数字媒体和面对面交流中获得的信息就越多。

本研究参与者的CCHL分数与先前在日本进行的研究报告的分数相当[2931].此外,健康素养与年龄呈正相关[34].在本研究中,年龄与CCHL评分之间无显著差异。然而,年龄越高,CCHL得分越高,这表明了与以往研究相似的趋势。受教育程度往往高于人口普查结果[35].因此,这项研究的参与者可能比日本普通人口有更高的教育水平。

参与者更有可能从大众媒体获得与健康有关的信息。此前在日本境外进行的研究报告显示,使用家庭成员和医疗专业人员(如初级保健提供者和护士)而不是大众媒体作为信息来源的受访者比例最高[121323].此外,在对年轻人进行的研究中,使用互联网的参与者比例最高[2225].然而,在日本进行的研究表明,老年人通过大众媒体和家庭成员获取信息。24]而且年轻人比老年人更多地从互联网获取信息[11].这项研究的结果显示,电视、网络搜索、新闻应用程序和家庭成员是最常见的信息源,按此顺序排列,医疗专业人员总体排名第五。然而,日本人从医疗专业人员那里获得信息的频率可能低于国外的人。参与者从大众媒体、数字媒体和面对面交流中获取信息的平均年龄几乎相同;然而,使用社交媒体的平均年龄要小7岁。近年来,使用互联网的年龄群体有所扩大,2020年的一项调查显示,几乎100%的20-59岁人群使用互联网,80%的60岁以上人群使用互联网[11].然而,社交媒体的使用在年轻人群中更为频繁,超过90%的20-29岁人群使用社交媒体,而60岁以上人群中只有约60%的人使用社交媒体[11].因此,本研究中社交媒体用户的平均年龄也被认为更年轻。

此外,研究结果表明,健康素养越高,对COVID-19的知识就越多。先前的研究表明,卫生素养低的人比卫生素养高的人更难找到和理解有关COVID-19的信息[21].这项研究支持了这些发现。此外,使用的信息源越多,卫生素养和COVID-19知识就越高。先前的研究表明,卫生素养较高的人更有可能使用各种信息来源[2324].也许,个人也可能通过从不同来源获取信息而了解COVID-19。也有可能他们使用的信息源越多,他们的CCHL分数就越高;CCHL量表包括一项关于他们是否从各种信息源获得信息。

研究结果表明,卫生素养越高,通过数字媒体和面对面交流获得的信息越多。先前的研究报告称,卫生素养较高的人更有可能从网站(特别是与医疗相关的网站)、家人和朋友获取信息[1223].因此,本研究的结果与以往的研究结果一致。数字媒体包括互联网搜索和新闻应用程序。通过数字媒体获取的信息有高度可靠的来源,如公共机构和医疗制造商,也有大量未经核实和不可靠的来源,如个人博客。先前的研究报告称,当人们搜索健康信息时,会出现许多网页;但在可用性方面存在差距,内容不足或相互矛盾[36].因此,要通过数字媒体获取信息,就必须从海量的可用信息中选择合适的搜索词,并对内容进行理解和分析。这与大众媒体不同,它以单向的方式广泛传播信息。这个过程利用了交际和批判素养。先前的研究报道,健康素养低的人低估了网络上的高质量信息,高估了网络上的低质量信息,从而难以准确判断信息[37].对于这些人来说,从数字媒体中选择必要的信息更加困难。因此,卫生素养的提高与数字媒体的使用有关。

此外,通过面对面的交流获取信息与交际素养的过程是一致的,信息是通过与各种人的交流获得的。因此,提高卫生素养与通过面对面交流获取信息有关。

此外,研究结果表明,参与者掌握的COVID-19知识越多,他们从大众媒体、数字媒体和面对面交流中获得的信息就越多。此前的研究表明,关于COVID-19的假新闻和错误信息的来源往往是社交媒体。5].社交媒体可以传播不确定或低质量的信息,这可能导致错误信息。3839].此外,社交媒体使用算法,根据数据的处理和优先级来链接内容。40].一旦错误信息被查看,类似的信息可能会重复出现,并被认为是正确的。相比之下,大众媒体和数字媒体(如新闻网站)有一个检查系统,以避免传递错误信息,并在传递错误信息的同时传递真实信息[11].因此,接收者可能更容易判断信息的真实性。值得注意的是,社交媒体遵守了世卫组织和全球卫生当局的规定,并在COVID-19大流行期间提供了公共机构网站的链接,并提醒人们访问有高水平证据的信息[41].然而,在日本COVID-19大流行期间进行的一项调查中,30%的参与者确认了他们认为不真实的信息的真实性,而50%的人不确认信息的真实性[42].这一发现表明,警报可能不足以引导人们获取基于证据的信息。此外,我们的研究结果表明,被误导的人可能会通过媒体自己获取错误信息。在这种情况下,引导人们获取高度基于证据的信息可能还不够。因此,通过在大众媒体和数字媒体(如新闻网站)的同时传递虚假信息和真实信息,有可能改善这种情况。

考虑到结果,卫生素养和COVID-19知识都与获取数字媒体信息和面对面交流有关。通过提供使用数字媒体和面对面交流的机会,可以提高卫生素养和COVID-19知识。

此外,研究结果显示,年龄越小,对新冠肺炎的知识越少,对社交媒体的使用越多。先前的研究表明,年轻人的健康知识水平较低[34].由于社交媒体是COVID-19错误信息的主要来源[5],个人可能在没有正确理解的情况下传播和传播信息。此外,对年轻人来说,提高他们的卫生素养并向他们提供关于COVID-19的正确知识可能很重要。

限制

这项研究只在日本进行;因此,需要进一步研究,以推广到其他国家的结果。该研究仅包括注册了Surveroid的参与者,应答率为5.8%。因此,有必要增加人口统计学和参与者的数量,以加强本研究的结果。此外,这是一项横断面研究,无法证明因果关系。需要进行纵向研究来证明因果关系。本研究中使用的COVID-19知识问题来自厚生劳动省网站。由于其他错误信息在日本流传,[42],有必要在未来研究其他COVID-19知识。最后,参与者被问及他们使用或没有使用的信息来源。通过询问有关获取频率和优先事项的详细问题,可以更详细地检查卫生素养与COVID-19知识之间的关系。

未来的视角

COVID-19大流行仍在继续。因此,充分获取有关COVID-19的信息至关重要。

关于COVID-19的普遍错误信息正在随着时间和流行病毒的类型而变化。错误信息的流行程度也可能因国而异。因此,有必要通过扩大调查的范围和时间来概括这一发现。除本研究中使用的调查工具外,还存在几种卫生素养量表。特别是,通过衡量电子卫生素养,可能对社交和数字媒体的使用进行更详细的评估。此外,有必要通过开展纵向研究来提高证据水平,以调查媒体使用的频率和变化,并采取干预措施来提高卫生素养。

结论

本研究调查了日本COVID-19大流行期间卫生素养、COVID-19知识和信息来源之间的关系。结果表明,卫生素养越高,掌握的新冠肺炎相关知识越多,信息来源越多,卫生素养越高,掌握的新冠肺炎相关知识越准确。卫生素养较高的个体通过数字媒体和面对面交流获取信息,而对COVID-19了解较多的个体通过大众媒体、数字媒体和面对面交流获取信息。利用各种信息来源,特别是提供使用数字媒体和面对面交流的机会,可以提高卫生素养和COVID-19知识。此外,提高卫生素养并向年轻人提供关于COVID-19的准确知识可能至关重要。在新冠肺炎疫情期间,确定真实信息,避免被错误信息所左右至关重要。

致谢

这项研究没有从任何资助机构、公共、营利性或非营利组织获得任何特定的资金。我们在此感谢所有参与调查的人士及实验室提供的宝贵意见和协助。我们也要感谢Editage在英语语言编辑方面的协助。

利益冲突

没有宣布。

  1. 世界卫生组织。慕尼黑安全会议。URL:https://www.who.int/director-general/speeches/detail/munich-security-conference[2022-03-09]访问
  2. 世界卫生组织。Infodemic。URL:https://www.who.int/health-topics/infodemic#tab=tab_1[2022-03-09]访问
  3. 《柳叶刀传染病》COVID-19信息大流行。Lancet infection Dis 2020 Aug;20(8):875。[CrossRef
  4. Statista。COVID-19期间全球社交媒体的使用-统计数据和事实。URL:https://www.statista.com/topics/7863/social-media-use-during-coronavirus-covid-19-worldwide/#topicHeader__wrapper[2022-03-09]访问
  5. Naeem SB, Bhatti R, Khan A.探索假新闻如何接管社交媒体,并将公众健康置于危险之中。健康信息杂志2021 6月12日;38(2):143-149 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  6. Ahmed W, Vidal-Alaball J, Downing J, López Seguí F. COVID-19和5G阴谋论:Twitter数据的社交网络分析。J Med Internet Res 2020 May 06;22(5):e19458 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  7. Ahmed W, López Seguí F, Vidal-Alaball J, Katz MS. COVID-19和“拍摄你的医院”阴谋论:Twitter数据的社交网络分析。J Med Internet Res 2020 Oct 05;22(10):e22374 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  8. Rocha YM, de Moura GA, Desidério GA, de Oliveira CH, Lourenço FD, de Figueiredo Nicolete LD. COVID-19大流行期间假新闻对社交媒体的影响及其对健康的影响:系统综述。Z Gesundh Wiss 2021 10月09:1-10 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  9. Vosoughi S, Roy D, Aral S.网上真假新闻的传播。科学2018年3月09日;359(6380):1146-1151。[CrossRef] [Medline
  10. 小西Y,齐藤T,石川T,金井H, Igei N.日本如何应对COVID-19?大数据与购买行为。亚洲经济研究2021;20(1):146-167。[CrossRef
  11. 内政和通信部。日本的信息与通讯。2021年白皮书。URL:https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/eng/WP2021/2021-index.html[2022-03-09]访问
  12. 陈欣,海JL, Waters EA, Kiviniemi MT, Biddle C, Schofield E,等。卫生知识普及以及卫生信息的使用和信任。卫生通报2018;23(8):724-734 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  13. 陈旭,Orom H, Hay JL, Waters EA, Schofield E, Li Y,等。城乡卫生信息获取和使用的差异。J农村卫生2019 Jun;35(3):405-417 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  14. Kelley MS, Su D,英伦DH。卫生信息获取方面的差异:全县调查结果及其对卫生传播的影响。卫生公共2016年10月09日;31(5):575-582。[CrossRef] [Medline
  15. 内政和通信部。日本的信息与通讯。2014年白皮书。URL:https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/eng/WP2014/2014-index.html[2022-03-09]访问
  16. 内政和通信部。日本的信息与通讯。2015年白皮书。URL:https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/eng/WP2015/2015-index.html[2022-03-09]访问
  17. Kaplan AM, Haenlein M.全世界的用户,团结起来!社交媒体的挑战和机遇。巴士堀江2010年1月;53(1):59-68。[CrossRef
  18. Abel T, McQueen D.重要卫生素养与COVID-19危机。健康促进Int 2020年12月01日;35(6):1612-1613 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  19. 庄奕云,郑海海,陈海林,钱伟文,黄仕思。COVID-19大流行、信息大流行和电子卫生素养的作用。Int J Nurs Stud 2020 Aug;108:103644 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  20. Nutbeam D, Muscat D.健康促进词汇2021。健康促进2021年12月23日;36(6):1578-1598。[CrossRef] [Medline
  21. McCaffery K, Dodd R, Cvejic E, Ayrek J, Batcup C, Isautier JMJ,等。澳大利亚的卫生素养以及与covid -19相关的知识、态度、信仰和行为方面的差异。公共卫生条例2020年12月09日;30(4):30342012 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  22. Schäfer M, Stark B, Werner AM, Tibubos AN, Reichel JL, Pfirrmann D,等。冠状病毒危机前和期间大学生的健康信息寻求——来自德国的发现。前线公共卫生2020年1月25日;8:616603 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  23. Fagnano M, Halterman JS, Conn KM, Shone LP。城市哮喘儿童护理人员的健康素养和健康信息来源。临床儿科(Phila) 2012 Mar;51(3):267-273 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  24. Kinjo H, Ishi K, Saito T, Nomura N, Hamada A.关于老年人如何获取医疗和健康信息以及他们在获取信息时面临的问题的调查。Jpn J Gerontol ?2017年,39(1):7-20。[CrossRef
  25. Olaimat AN, Aolymat I, Shahbaz HM, Holley RA。约旦大学生关于COVID-19的知识和信息来源:一项横断面研究前线公共卫生2020年5月29日;8:54 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  26. 李霞,刘强。新冠肺炎大流行中社交媒体使用、电子健康素养、疾病知识与预防行为:中国网民的横断面研究。J Med Internet Res 2020 Oct 09;22(10):e19684 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  27. 不需要一个村庄就会被错误信息所误导:社交媒体的使用、讨论的异质性偏好、对病毒的担忧、对科学家的信心,以及与covid -19相关的错误信息信念。2021年5月;58:101547。[CrossRef
  28. 布里奇曼A,默克利E,罗文PJ,欧文T,鲁斯D, Teichmann L,等。COVID-19误解的原因和后果:理解新闻和社交媒体的作用。HKS Misinfo Rev 2020 Jun 18:1-18。[CrossRef
  29. 石川H,野村K,佐藤M,矢野E.制定沟通和批判性健康素养的措施:日本办公室职员的试点研究。《健康促进杂志》2008年9月23日(3):269-274。[CrossRef] [Medline
  30. 作为公共目标的健康素养:21世纪当代健康教育和传播战略的挑战。健康促进刊物2006;15(3):259-267 [免费全文] [CrossRef
  31. Kimura N, Kobayashi T.[健康素养与高血压、糖尿病和血脂异常的关联:一个日本地区社区的横断面调查]。日本Koshu Eisei zashi 2020;67(12):871-880 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  32. 厚生劳动省。冠状病毒(COVID-19)。URL:https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000164708_00079.html[2022-03-09]访问
  33. 厚生劳动省。COVID-19疫苗接种信息。URL:https://v-sys.mhlw.go.jp/en/[2022-03-09]访问
  34. 中山K,大阪W, Togari T,石川H,米仓y, Sekido A,等。日本的综合卫生素养低于欧洲:一项经过验证的日语卫生素养评估。BMC公共卫生2015年5月23日;15(1):505 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  35. 内政和通信部。2015年人口普查(日文)。URL:http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2015/life.html[2022-03-09]访问
  36. Berland GK, Elliott MN, Morales LS, Algazy JI, Kravitz RL, Broder MS,等。互联网上的卫生信息:英语和西班牙语的可访问性、质量和可读性。美国医学杂志2001 5月23日;285(20):2612-2621 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  37. Diviani N, van den Putte B, Giani S, van Weert JC。低健康素养和在线健康信息的评估:文献的系统回顾。J Med Internet Res 2015 May 07;17(5):e112 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  38. Patrick M, Venkatesh RD, Stukus DR.社交媒体及其对医疗保健的影响。安过敏哮喘免疫2022年2月;128(2):139-145。[CrossRef] [Medline
  39. Moorhead SA, Hazlett DE, Harrison L, Carroll JK, Irwin A, Hoving C.医疗保健的新维度:对社交媒体用于健康传播的用途、好处和局限性的系统回顾。J medical Internet Res 2013年4月23日;15(4):e85 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  40. haamreh R, Awad S. Tag排名多代理语义社交网络。2017年发表于:国际计算科学与计算智能会议(CSCI);2017年12月5-7日;印度尼西亚雅加达,第899页。[CrossRef
  41. Zarocostas J.如何对抗信息疫情。柳叶刀2020年2月;395(10225):676-475。[CrossRef
  42. 内政和通信部。新型冠状病毒感染情况信息流通调查报告。URL:https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban18_01000082.html[2022-03-09]访问


中科院:正确答案分数
CCHL:交流和批判性卫生素养
社交网站:社交网络服务
电视:电视
VIF:方差膨胀因子
人:世界卫生组织


编辑:M Gisondi, L Westafer;提交29.03.22;同行评议:K Kaphingst, C Mather, L Reid-Chassiakos;对作者30.05.22的评论;修订版本收到15.06.22;接受13.07.22;发表22.07.22

版权

©井上麻美,下村加奈子,永井桃子,青山智木。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 22.07.2022。

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。


Baidu
map