原始论文
摘要
背景:随着越来越多的人使用互联网搜索与健康相关的健康信息,医疗保健专业人员需要更好地了解患者如何搜索和使用可能影响其医疗决策的在线健康信息。
摘要目的:本研究旨在探讨非专业人士的网上健康资讯搜寻策略,并探讨其搜寻策略与网上健康资讯利用行为之间的关系。
方法:采用匹配和细化两个量表分别对患者的基本搜索策略(即简单搜索方法)和高级搜索策略(即综合搜索方法)进行衡量。此外,咨询量表用于评估参与者使用在线健康信息咨询医生和其他人的情况。选取253例非大学学历门诊患者进行调查。研究对象是一所大学附属教学医院的门诊病人。采用偏最小二乘-结构方程建模(PLS-SEM)对测量模型进行分析,确定测量结果。此外,还对PLS-SEM结构模型进行了评估,以检验变量之间的路径相关性,并进行相互作用效应和曲线关系分析。
结果:PLS-SEM通径相关分析结果表明,精化策略(通径系数=0.55,P<.001)和匹配策略(路径系数=0.36,P<.001)与向医生和其他人咨询在线健康信息呈正相关。此外,交互效应和曲线关系分析表明,精化和匹配对咨询存在显著的交互效应(通径系数= -0.34,P<.001),匹配与咨询之间呈显著的曲线关系(路径系数= -0.09,P= .046)。
结论:通过简单的搜索方法(即匹配策略)和复杂的搜索方法(即细化策略)增加患者对在线健康信息的接触,可能会引导他们适当地使用信息向医生和其他人咨询。然而,交互效应和曲线关系分析的结果强调了细化策略在正确定位、评估和应用在线健康信息方面的重要作用。本研究的发现可以帮助医护人员更好地了解如何通过互联网上的健康信息与患者沟通。
doi: 10.2196/29609
关键字
简介
背景
互联网方便而广泛地提供丰富的资讯,已成为病人及市民查阅健康资讯的主要来源[
].根据皮尤研究中心的报告,大约80%的美国互联网用户在互联网上搜索在线健康信息[ ].在台湾,估计有83.4%的12岁及以上居民有互联网经验[ ].根据台湾全民健康访谈调查报告,在2741名受访人士中,有1766人(64.4%)曾使用互联网搜寻网上健康资讯或服务[ ].由于互联网上的健康信息明显影响着患者的医疗决策,患者在网上寻求健康信息的行为问题引起了广泛关注[ - ].更好地获取互联网上的健康信息,为网民主动管理自身健康和医疗利用行为提供了更多可能性[
].互联网被视为一种强大而有影响力的工具,通过它检索在线健康信息可能有利于增强患者的权能、改善健康状况和更健康的行为[ , ].与不经常上网的用户相比,经常上网的用户更喜欢与健康相关的信息和决策,互联网使他们能够做出更明智的医疗决策[ ].除了医疗决策之外,在线健康信息还影响患者与医生的沟通[ ].一项系统回顾研究的结果显示,在线健康信息改善了医患关系,因为患者可以更好地获取在线健康信息,并与医生进行讨论[ ].尽管使用互联网搜索健康信息使互联网用户更有知识,但患者很少与医生讨论他们在网上找到的信息[
].互联网上各类健康资讯的可信度一直备受关注,因为不当使用可能对病人的健康造成潜在危害,并浪费医疗资源[ , ].综上所述,未经专家验证的在线健康信息可能产生错误信息和不适当的健康行为,阻碍医患关系[ , ].根据系统回顾研究,得出的结论是,在线健康信息的整体质量仍然存在问题,应予以考虑[
, ].然而,由于互联网去中心化的特性,有很高比例(77%)的互联网用户倾向于通过搜索引擎搜索健康信息[ ].一项关于健康信息搜索行为的观察性研究显示,使用搜索引擎查找健康信息的趋势很高[ ].一项实验表明,寻找健康信息的最流行方法是仅依靠一个搜索引擎页面的结果,并使用未经认证的信息回答健康问题,而不与其他来源进行比较和证明[ ].由于在线健康信息源的高度异质性,人们强烈建议,在搜索有关医疗问题的在线信息时,不要仅仅依赖搜索引擎提供的最初几个结果,而需要对照其他信息源核对某些信息[ , ].互联网搜索策略对信息检索的影响以及患者如何使用在线健康信息一直备受关注;然而,健康相关问题的信息检索策略研究较少[ , ].如前所述,需要进行更深入的调查,以更好地理解在线健康信息寻求行为如何影响健康相关决策中的信息使用[ ].关于教育在利用互联网进行健康信息搜索方面的作用,据报告,高等教育与利用互联网作为健康信息的第一个来源的可能性较高密切相关[
].一项以人口为基础的调查结果显示,受教育程度较低的受访者较少从互联网上获取健康资讯,而受过大学或以上教育的人士则更常在网上搜寻健康资讯[ , ].关于在线卫生信息的使用,教育的作用与在卫生相关决策中使用可信信息联系在一起[ ].在寻找医疗保健提供者来解决他们的医疗问题时,受正规教育程度较低的成年人不太可能使用在线资源查询医生、医院、药品和医疗方法的在线排名和评论[ ].在一项关于婴儿潮和老年人健康信息搜索和分享行为的研究中,结果显示,大学毕业生和研究生比非高中毕业生更有可能在互联网上搜索和分享健康信息[ ].根据对衡量在线健康信息使用情况的研究的系统回顾,发现在线健康信息可以支持预期的健康决策,包括增加专业咨询、在医疗咨询时提出问题和遵守医生的建议[
].这篇综述文章建议,未来的研究应严格验证调查在线健康信息寻求行为的工具,并仔细检查其对健康决策的影响。1项研究采用概念分析法,系统回顾了近10年的研究成果,对健康信息寻求行为的概念进行了分析。概念分析结果表明,互联网已成为检索健康信息的常用和首选渠道。除了调查来自不同社区的个人如何在互联网上寻找信息的重要性外,这项研究的结果突出表明,缺乏可以进一步衡量和理解健康信息寻求行为的量表。他们还得出结论,需要提高个人充分获取在线健康信息的能力,并根据获得的信息适当采取行动,作出健康决策[ ].研究目的
教育水平低与不良的在线健康信息搜寻行为有关[
, ].对没有受过大学教育的普通人群的健康信息寻求行为的研究一直是一个令人关注的问题[ ].此外,研究显示,没有大学背景的外行可能较少接受资讯搜寻策略方面的训练,在网上搜寻健康资讯方面有困难[ ].然而,有人认为,简单或复杂的搜索策略都有利于一般健康信息搜索者收集有用的健康信息[ , ].然而,据报告,教育水平低的人可能无法从在线健康信息中受益,因为他们无法从保健提供者那里获得替代的健康信息[ ].正如建议的那样,探索外行人如何使用基本或高级搜索策略来获取在线健康信息,以调查和解决自己的健康问题是一个主要主题[ , ].因此,本研究调查了没有大学学历的患者在互联网上搜索健康信息的方式,以及他们如何使用这些信息来回答他们的健康问题。由此探索患者健康信息搜索策略与使用行为之间的相关性。由于搜索频率、年龄和性别变量被认为是影响患者健康信息寻求行为和医患会诊的人口统计数据[
, ],这些变量也被测量和招募在分析中,并作为控制变量处理。基于上述目标,本研究旨在考察以下研究问题:- 问题1:外行人的健康信息搜索策略与健康信息利用率之间是否存在相关性?
- 问题2:健康信息搜索策略与健康信息利用之间是否存在交互关系?
- 问题3:健康信息搜索策略和健康信息利用之间是否存在曲线关系?
方法
招聘
为了检验受教育程度较低的非专业人员,本研究在某大型大学附属教学医院有目的地选取了一组未受大学教育程度的门诊患者样本进行调查。招募参与者的标准是有在线搜索健康信息的经验。所有参与调查的患者都曾因健康相关问题到门诊就诊,并向医生咨询过他们的问题。所有的参与者都是自愿参与这项研究的。调查的知情同意得到了个体参与者的同意。此外,他们的隐私也得到了严格的保护。
仪器
制定和验证测量的程序
根据建议的过程,本研究的测量开发分为几个步骤,涉及理论和实践方面的考虑[
].在理论方面,从以前的工作中采用了两种测量方法,即信息承诺调查(ICS)和在线健康信息利用(OHIU),这些工作明确涉及这些测量方法的概念定义和理论基础[ , ].在获得这些研究的通讯作者的许可后,我们获得了ICS和OHIU的中文版,并在本研究中使用。接下来,仔细修改了与制定战略、匹配战略和咨询有关的项目的措辞,以评估个人对搜索和使用在线健康信息的意见。为了确保内容的有效性,我们请了2名医学专家和1名信息科学专家来评估单个项目与其理论结构之间的对应关系。此外,我们有目的地招募了10名有代表性的参与者进行试点测试,以主观检查ICS和OHIU的措辞和可读性是否适当。最后,采用偏最小二乘-结构方程建模(PLS-SEM)对测量模型进行分析,检验测量结果的信度、判别效度和收敛效度。人口统计变量
人口统计变量,包括年龄、性别和搜索频率,在统计分析中被测量和招募。年龄是参与者的实际年龄。在性别方面,男性被编码为1,而女性被编码为2。搜索频率,即患者使用互联网搜索与健康相关的健康信息的频率,采用从1(很少)到6(总是)的6分制进行测量。
承诺的信息调查
从ICS检索到的两个构造表示了web用户的信息搜索策略,即细化策略和匹配策略[
, ].这两种构造被修改并用于评估患者回答其健康相关问题的在线信息搜索策略。这些测量用李克特6分制量表进行评估,从1(非常不同意)到6(非常同意),表示参与者对搜索策略每一项的看法。详细的细化和匹配策略如下。- 细化作为一种搜索策略(细化):评估web用户的元认知思维和整合来自不同网站的信息的程度,以找到实现其目的的最佳解决方案。我可以整合从各种网站检索到的信息。
- 匹配作为一种搜索策略(匹配):评估网络用户在多大程度上希望找到一些包含丰富和相关信息的网站,以匹配他们的搜索目的。示例项目:我希望找到一个包含最富有成效的信息的单一网站。
在线健康信息利用
在线健康信息咨询量表名为咨询,是OHIU问卷的一个子量表,展示了患者使用从网上检索的健康相关信息向医生、专家和亲属咨询的行为[
].咨询项目采用李克特6分制,从1(非常不同意)到6(非常同意),表示参与者对咨询行为的看法。咨询的定义如下:- 咨询量表(会诊):衡量患者对自己检索到的在线健康信息向他人咨询的程度。示例项目:我将与医生讨论有关在互联网上检索到的医疗信息的问题。
数据分析
使用社会科学统计软件包SPSS Statistics version 22 (IBM公司)和SmartPLS3 (SmartPLS GmbH,德国)进行统计分析。采用偏最小二乘-结构方程模型(PLS-SEM)分析,基于Hair等推荐的两阶段方法,对2种仪器的测量模型和研究假设的结构模型进行了检验。
].使用SmartPLS3统计软件执行PLS-SEM过程。首先,本研究评估了ICS和OHIU仪器的信度和效度,包括因子负荷、综合信度(CR)、平均方差解释(AVE)和Fornell-Lacker准则[ ].其次,通过路径相关分析,考察了参与者的年龄、性别、搜索频率、精化、匹配、咨询、精化与匹配的调节项、精化的二次项、匹配的二次项之间的关系。P小于.05的值表示变量之间有显著的负载和显著的相关性。此外,CR值大于0.7和AVE值大于0.5的阈值分别被认为具有足够的构造信度和可接受的收敛效度[ ].道德的考虑
根据中华民国(台湾)卫生福利部《人体受试者研究法》第5条,本研究豁免机构审查委员会监督[
],以及台湾卫生福利部于2012年7月5日根据唯书一字(#1010265075)公布的“人体研究案例豁免伦理审查委员会审查的范围”[ ].这项研究使用了问卷调查和调查程序,并在公开场合进行。所获得的信息以一种无法直接或通过与受试者关联的标识符识别人体受试者的方式记录。所有参与研究的参与者都获得了知情同意,除了持续的常规护理外,参与者没有接受任何医疗互动或干预。该研究也是根据2013年发布的《赫尔辛基宣言》所要求的道德标准进行的。
结果
参与者
本研究招募了253名无大学学历的门诊患者作为样本。研究对象包括134名(53%)男性和119名(47%)女性,他们是台湾北部一所大学附属教学医院的门诊病人。他们的平均年龄为45.73岁(30-69岁)。
相关分析结果
提供各变量的均值和SDs以及它们之间的Pearson相关系数。所示 在美国,精细程度与年龄有关(r= 0.17,P<.01)和搜索频率(r= 0.24,P<.001)与正相关系数。此外,既有精化策略(r= 0.55,P<.001)和匹配策略(r= 0.31,P<.001)与咨询呈正相关。也就是说,有强烈意愿进行详细和匹配搜索的患者更有可能向他人咨询他们检索到的在线健康信息。
变量 | 意思是(SD) | 相关 | |||
年龄 | 搜索频率 | 细化 | 匹配 | ||
年龄 | 45.73 (7.70) | N/A一个 | N/A | N/A | N/A |
搜索频率 | 3.41 (1.07) | -0.07 | N/A | N/A | N/A |
细化 | 4.68 (0.74) | 0.17b | 0.24c | N/A | N/A |
匹配 | 4.36 (0.84) | 0.11 | -0.06 | 0.09 | N/A |
咨询 | 4.38 (1.07) | 0.18b | 0.09 | 0.55c | 0.31c |
一个N / A:不适用。
bP< . 01。
cP<措施。
测量模型的PLS-SEM分析
测量模型的PLS-SEM分析表明,3个因素(精化、匹配、咨询)9个项目的因子负荷量在0.60 ~ 0.92之间,显著且令人满意。每个结构的CR值都很好,在0.81到0.89之间。此外,AVE值大于0.5的阈值,范围为0.59至0.74,显示出可接受的收敛效度[
].基于Fornell-Lacker准则,每个因素(范围在0.77 - 0.86之间)的AVE的平方根高于相应的因素间相关性(范围在0.09 - 0.55之间),显示出合理的判别效度[ ].有关测量模型分析的详细信息,请参见 .结构模型的路径相关分析
结合主变量、人口统计变量、调节项和2个二次项,使用SmartPLS3进行路径相关分析。主要变量包括细化、匹配、咨询和人口统计变量,包括性别、年龄和搜索频率,被纳入结构模型,以评估变量之间的路径系数。为了进一步检验精化和匹配对咨询的非线性效应,按照建议的程序,我们使用两阶段方法在标准化数据的基础上创建了一个调节项(精化和匹配的交互效应)和两个二次项(精化和匹配的二次效应)[
].给出了结构模型的路径系数。精化(通径系数=0.55,P<.001)和匹配(通径系数=0.36,P<.001)与咨询呈正相关,而调节项(通径系数= -0.34,P<.001)和匹配的二次项(路径系数= -0.09,P=.05)与咨询呈负相关。在人口统计方面,性别、年龄、搜索频率与咨询的相关性不显著。总的来说,R2咨询值为0.49,调整后R2值为0.47。另外,f2细化、匹配、调节项、0.18 ~ 0.43的二次项值均高于0.025,自变量效应较大[ ].此外,自变量的方差膨胀因子(VIF)值在1 ~ 2.84之间,表明不存在共线性问题[ ].
为了进一步说明匹配与咨询的曲线关系,我们利用PLS计算出的潜变量的方法估计了匹配咨询的二次方程。图中绘制了散点图及其趋势曲线
.如前所述,x的系数是正的,而x的系数2为负值,说明匹配与咨询之间呈向下凹的关系。也就是说,匹配度的增加对咨询的正向影响在初始阶段是存在的,但当匹配度达到较高水平时,这种正向影响逐渐减弱甚至改变方向,说明匹配对咨询的正向影响在减弱。为了更好地理解精化和匹配之间的交互作用,我们利用PLS计算的标准化精化和匹配潜均值对具有代表性的群体进行咨询回归分析。如上所述,低匹配组和高匹配组分别在匹配值较低(距均值- 1 SD)和较高(距均值1 SD)处选择[
, ].为了观察交叉交互作用,低匹配组和高匹配组的咨询分数分别在低水平(- 1.5 SD)和高水平(1.5 SD)的精化下计算[ ].接下来,通过将每个变量各自的非标准化回归系数乘以合适的值(例如,高匹配=1,高精化=1.5),生成每组的预测值。 展示了匹配与细化之间的交互关系。实线表示低匹配组(值为- 1),虚线表示高匹配组(值为1)。结果表明,细化对低匹配组和高匹配组的咨询都有积极影响。但斜率表明,当匹配度较低时,精化对咨询的影响强于高匹配时。此外,跨界交互作用显示,当精化程度较低时,高匹配组的咨询得分高于低匹配组。相反,当精化程度高时,低匹配组的咨询程度高于高匹配组。讨论
主要研究结果
教育在健康信息获取中的作用
据报告,在线健康信息可能使个人受益,使他们更好地了解情况,从而产生更有效的健康结果;相反,错误的卫生信息可能导致医疗资源的不当使用[
].此外,研究表明,受教育程度较低的人较少访问网站获取健康信息,并表现出不适当的利用行为,而具有大学学历的人则更多地使用复杂和扩展的信息搜索策略访问在线健康信息[ , , ].因此,将无大学学历人群作为考察其在线健康信息导航行为的重要目标群体[ ].因此,本研究结果可为研究低学历人群的在线健康信息搜索行为提供更广阔的视角。卫生信息检索对会诊的积极影响
的结果可以看出
信息搜索策略与咨询的相关性显示,匹配策略和细化策略都对在线健康信息咨询的使用有正向影响。即无论患者使用何种搜索策略来收集在线健康信息,他们都愿意与医学专家或其他人进一步讨论这些信息。尽管先进的搜索策略,如分析方法,被认为是与准确的搜索结果有关的重要因素,但会议强调,简单的策略,如浏览方法,可能是有效和成功的,不一定会被拒绝[ ].正如预期的那样,通过信息通信技术(包括先进和简单方法)接触更多健康信息的患者更有可能采取更健康的行为,这表明卫生保健专业人员有可能鼓励患者访问在线健康信息,并通过数字媒体与他们交流健康信息[ ].匹配与咨询的曲线关系
配对策略的曲线分析表明,配对策略与咨询意愿呈正相关,但随着配对策略达到较高水平,相关性减弱甚至改变方向。也就是说,通过匹配策略访问在线健康信息对于向医疗保健专业人员咨询检索到的信息是必要的和有帮助的,但过多使用这种简单的方法可能不利于咨询行为。同样,据报告,没有医学专业知识的健康信息搜索者更可能使用搜索引擎进行简单的搜索;虽然让他们参与信息发现过程是有用的,但这也可能成为进一步获得最合适的解决方案的障碍[
].基于计划行为理论(TPB)的研究表明,信息的丰富可能会使信息寻求者超载,并导致他们的心理疾病(如抑郁和焦虑),从而中断他们对在线健康信息的使用意愿[
].因此,这可能解释了为什么匹配策略对咨询行为有积极的影响,这意味着从少量资源中收集相关信息可能支持信息寻求者持续使用在线健康信息。然而,匹配策略检索到的大量信息缺乏评估和整合这些信息的技能,可能会阻碍其持续使用。总结以往的研究,在健康信息搜索者的健康信息搜索行为和对收集到的信息的反应方面有一些有趣的发现[ , , ].简单查找搜索策略对于个人健康信息搜索行为可能有利有弊[ , , ].此外,研究表明,通过即时搜索方法获得多个健康信息源可能导致信息过载并导致信息回避,这表明需要就高级健康信息寻求技能进行培训,以管理和整合不同信息源[ ].细化策略对于期望的健康寻求行为至关重要
由于外行人没有医学专业知识,他们倾向于采用基本的搜索策略在网上查询健康信息,以检索事实和回答健康问题[
, ].然而,本研究的相关分析表明,精化策略比匹配策略对咨询的正向影响更大。此外,交互效应分析表明,细化策略在增强患者对已找到的在线健康信息进一步向医学专家或其他人咨询的意愿方面发挥了重要作用,尤其是倾向于采用低匹配策略的患者。总之,细化策略可能是比匹配策略更好的选择,通过匹配策略鼓励患者收集和整合多种类型的健康信息,并适当地使用这些信息。为进一步了解和解释健康信息,健康信息搜寻者必须采用高级搜索策略,扫描和证明搜索结果的合理性[ ].按照建议,鼓励患者及其亲属采取更先进的搜索战略,以确认可信和适当的卫生信息来源[ ].电子卫生知识对促进求医行为的重要性
在台湾,一项关于健康资讯搜寻行为的调查显示,高教育程度(大学及以上)的互联网使用者更倾向于使用互联网进行健康资讯搜寻。关于健康信息搜索的影响,大多数受访者使用这类健康信息向医生询问问题,并就疾病治疗和是否求医作出决定[
].因此,在线健康信息搜索可以被视为一个渠道,卫生保健专业人员可以通过推荐可信的健康信息来源来加强医患关系,并帮助患者。总之,有必要研究如何激励教育水平低(没有受过大学教育)的互联网用户使用健康信息咨询卫生保健专业人员,并对他们的治疗决定和健康结果产生积极影响。根据本研究的结果,医护专业人员可以更好地了解在使用互联网作出健康决定时,与医学相关的信息搜索策略(即匹配和细化策略)如何使教育程度较低的患者受益[
].总而言之,这部分人群(受教育程度较低的人群)只有在能够获得其他健康信息来源,如卫生保健提供者时,才能从在线信息中受益[ ].与电子卫生知识水平低的群体相比,具有良好的搜索、定位、评估和应用在线健康信息能力的电子卫生知识水平高的个体被认为是更频繁的健康信息搜索者,更善于使用有效的在线健康信息搜索策略来解决其健康问题[
].如建议的那样,提高电子卫生知识水平可促进个人使用有效的在线信息搜索策略并确定高质量的卫生信息源。在本研究的情况下,对于低匹配组和高匹配组的患者(特别是那些采用匹配策略倾向较低的患者),发展他们的eHealth素养可能会鼓励他们使用细化策略和咨询卫生保健专业人员的意图。限制
应该注意到这项研究的几个局限性。首先,本研究针对的是没有接受过大学教育的非专业人士,目的是研究他们的在线健康信息搜索行为,而不是研究拥有大学学历或更高教育背景的人群。也就是说,应该谨慎地解释这项研究的结果,并谨慎地作出推论。第二个限制是本研究使用的抽样方法。本研究的参与者有目的地从一所大学附属教学医院招募,而不是从其他临床环境,如小医院或私人诊所。因此,本研究结果的可泛化性仅限于台湾其他临床环境及地区。第三,本研究的数据收集来自患者的主观意见和态度,而不是日志文件等客观数据。因此,应该考虑自我报告偏倚。最后,本研究探讨了一些预测因素,包括年龄、性别、搜索频率和搜索策略,并将其纳入回归分析模型。尽管PLS通路分析的结果表明预测因子解释了较高比例的方差,但仍需要进一步考虑其他预测因子或混杂因素,如疾病的严重程度和医疗资源的可及性,这些因素可能会影响患者使用在线健康信息的方式。
结论
尽管对于非医学专家和没有大学学位的非专业人士来说,正确获取和评估从互联网检索的健康信息的可信性和准确性存在挑战[
, ],了解他们的在线健康信息搜索策略和这些信息的使用,可以帮助医疗保健专业人员更好地了解如何引导患者适当地搜索和与医疗专家交流在线健康信息。当然,互联网是一个必要的工具,病人可以通过它获得低成本的健康信息财富;然而,它是一种额外的健康信息来源,不应必然取代由保健专业人员提供的传统健康信息[ ].基于本研究的发现,我们在几个方面提出了切实可行的建议。按照建议,鼓励公众和病人从多种来源收集健康信息,包括医学专家的建议,以及来自互联网的其他意见[
, ].研究表明,患者使用在线医疗信息与来自朋友、家人和医生的建议相结合,以便有信心地做出医疗决定[ ].根据本研究的结果,应该支持没有大学学历的患者通过复杂和简单的搜索方式获得更多的在线健康信息,从而诱导他们向医学专家咨询这些信息。此外,还建议卫生保健提供者应认识到其患者正在使用互联网作为医疗信息源,并应做好准备帮助患者仔细识别在线卫生信息的质量并适当使用此类信息[ ].也就是说,医疗专业人员必须意识到,他们有资格指导患者的健康信息搜索行为,并授权他们以知情和积极的方式参与自己的医疗决策过程。最后,我们建议卫生保健提供者在设计良好的医疗网站上提供高质量的信息。为了帮助患者接受简单的搜索,成为高级探索者,需要提供更好的信息工具和优质内容,让他们在充满丰富信息和许多陷阱的互联网上冲浪[ ].在进行启发式搜索时,患者有时会因为视觉吸引力差和界面设计不清晰而拒绝可信的高质量内容网站[ ].也就是说,由医疗专业人员精心设计、界面清晰、健康信息质量上乘的网站,能够引起患者的注意,使他们在网上查找健康信息时,获得值得信赖的信息。同时,交互和曲线分析的结果表明,细化策略是一种比匹配策略更可取的方法,通过匹配策略,患者更可能使用在线健康信息向医生或其他人咨询他们的健康问题。为了以更先进的方式激发患者的在线健康信息搜索策略,有人建议,提高患者的电子健康素养(即搜索、定位、评估、整合和应用电子健康信息的能力)可能支持他们执行适当的信息搜索策略,证明可靠和有用的信息是正确的,并以有效的方式使用这些信息[
, ].总之,这项研究承认了没有大学学位的患者如何在互联网上搜索健康信息,他们如何与医生和其他人分享信息,以及如何指导他们准确使用信息源。由于患者可以通过互联网更好地获得额外的医疗建议,并可以与卫生保健专业人员讨论这些信息,预计他们将更多地参与适当的健康信息并参与其医疗决策。
致谢
这项工作得到了国立台湾师范大学卓越学习科学研究所(NTNU)在台湾教育部高等教育萌芽计划框架下的特色领域研究中心项目的部分资金支持。此外,作者还感谢台湾科技部(MOST)提供的研究经费(资助MOST 110-2628-H-002 -004 -MY2和MOST 108-2511-H-003 -004 -MY3)。我们也感谢所有参与这项研究的人,包括回答问卷的患者和帮助收集问卷的研究助理。
作者的贡献
Y-LC参与了研究设计,开发了仪器,分析了研究数据,并起草了本文的正文。C-CT有助于构建研究模型。他还对统计分析的结果提出了自己的看法和解释。J-CL开发了仪器并参与了研究设计。此外,他还协助发放和收集调查问卷,并对统计分析结果提出意见。
的利益冲突
没有宣布。
关于问卷及其验证的详细信息。
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说明知情同意的求职信。
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缩写
大街:平均方差提取 |
克雷格:综合可靠性 |
集成电路:承诺的信息调查 |
OHIU:在线健康信息利用 |
PLS-SEM:偏最小二乘-结构方程建模 |
G·埃森巴赫编辑;提交15.04.21;J Taylor, W Pian同行评议;作者28.06.21的评论;修订版收到25.08.21;接受06.03.22;发表02.09.22
版权©赵延林,蔡振中,梁志冲。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 02.09.2022。
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