横断面研究于2021年1月至4月在埃塞俄比亚奥罗米亚州Illubabor和Buno Bedele地区的选定公立医院进行。目前，Illubabor地区有14个沃瑞达和1个行政镇。41个保健中心和2家医院(1家转诊医院和1家初级医院)。Mettu Karl转诊医院和Darimu医院为Illubabor地区提供初级和高级保健服务。布诺比德勒区有10个沃雷达和1个行政镇，以及3家医院，分别是布诺比德勒总医院、丹比医院和乔拉医院。这两个区域的卫生系统包括医院、保健中心和保健站。

来源人群为在两个区公立医院工作的所有卫生专业人员[ 41］．在两个地区的公共卫生医院工作并在数据收集期间可用的所有选定卫生专业人员都纳入了研究。在这两个地区工作经验不足6个月的保健专业人员被排除在这项研究之外[ 41］．

通过考虑以下假设，使用单一总体比例公式计算样本量。

因此，本研究共纳入423名参与者。

本研究自我管理的结构化问卷的设计和开发以文献综述为指导。问题改编自其他研究[ 17， 33， 39， 42- 45］．问卷收集了参与者的社会人口学特征、计算机技能、态度、获取和技术相关因素的信息。数据收集使用英语编写的自我管理问卷。共有4名拥有学位的卫生专业人员和8名卫生专业人员分别作为主管和数据收集人员参与了数据收集过程。

为了保证数据的质量，我们在与我们的研究环境人口相似的Jimma大学进行了预测，从总样本量中选取了10%的受访者。随后，根据前测结果完成必要的修正。根据专家意见确定问卷的效度，通过计算Cronbach α (.7) [ 41］．量表内部一致性高(Cronbach α=.87)。在实际数据收集日期之前，检查数据收集材料的拼写错误及其完整性和代码。

数据也每天由主管和调查员检查其一致性和完整性。

对数据收集者进行了为期2天的培训，内容包括研究目的、问卷内容以及在整个数据收集过程中应遵循的所有研究方案。为提高反应率，为每个数据收集者分配了卫生设施。监督员进行定期监督。执行数据备份活动，例如将数据存储在不同的地方，复制数据的硬副本和软副本，以防止数据丢失。在运行逻辑回归模型之前，检查了异常值、多重共线性和独立误差项的假设。以自变量为自变量进行假线性回归检验多重共线性，结果表明整个方差膨胀因子值小于3，公差大于0.7，说明不存在多重共线性[ 41］．数据还通过箱形图检查异常值，未观察到突出异常值效应。模型的拟合优度也进行了检验。

我们使用模型系数的综合检验来检验模型的总体(全局)适应度，并使用Hosmer-Lemeshow检验来检验数据对模型的适应度。因此，综合测试结果与a显著 P值<。05，一个nd the Hosmer-Lemeshow test showed a good model fit with a P值为。61。

数据输入使用Epi Info(版本7;使用SPSS (version 20;IBM (IBM . o:行情)软件。频率和描述性统计用于描述受访者的特征。

采用二元logistic回归分析方法评估所选变量对数字健康素养的影响。变量具有 P值<。2on the bivariate analysis were entered into a multivariable logistic regression analysis to check for confounding effects on the association from bivariate analysis. The strength of association was described at 95% CI, and a P值<。05was considered significant. Odds ratios were used to determine the strength of association. Multicollinearity was checked between independent variables.

所有研究方法均按照相关指南和规定进行。所有实验方案均由Mettu大学伦理审查委员会批准(批准ARCSV/161/2013)。每个医院都收到了许可信。在解释了研究目的后，所有研究参与者都获得了知情同意。此外，所有数据收集者和调查人员都严格保证信息的隐私和机密性。检索到的信息仅用于研究。因此，参与者的姓名和其他个人标识符没有包括在数据收集工具中。

本研究试图描述和评估卫生专业人员的数字健康素养及其重要因素。数字卫生素养是卫生专业人员获取最新卫生信息的主要障碍，特别是在突发公共卫生事件期间。总体而言，本研究的结果表明，数字卫生素养水平较低(43.6%;95% CI 40.7-54.12)，与之前的研究结果一致[ 32， 38， 46- 48］．同时，我们的结果低于荷兰的研究结果(76%)[ 17]，巴基斯坦(54.3%)[ 42]及伊朗(54.4%)[ 48］．同样，芝加哥的一项研究报告称，四分之一的卫生专业人员的数字健康素养较低[ 49］．这种差异可能是由于我们的研究集中在埃塞俄比亚这个资源有限的国家，互联网普及率非常低。令人惊讶的是，我们的发现低于在埃塞俄比亚西北部进行的研究，该研究报告称60% [ 36]及69.3% [ 50的受访者拥有较高的数字素养。这可能是由于所选保健设施的基础设施不同。

相比之下，我们的发现高于在韩国进行的研究，韩国的数字健康素养为38.8% [ 51］．这些不同的发现可能与这些研究的目标人群之间的差异有关。在这项研究中，参与者是卫生专业人员，而在韩国进行的研究是在护理学生中进行的。

数字卫生素养水平与社会人口统计学、行为和技术因素相互关联。我们的发现表明，卫生专业人员的计算机素养水平与数字健康素养水平有直接关系。拥有高计算机素养水平的专业人员拥有较高数字健康素养的可能性是其他专业人员的4.43倍(95% CI 2.34-5.67)，之前的一项研究支持了这一结果[ 52］．这一发现是由于计算机素养，即使用计算机相关技术的知识和能力，使卫生专业人员与数字卫生应用程序的互动更容易。

拥有硕士学位的专业人员拥有高水平数字卫生素养的可能性是仅持有文凭的卫生专业人员的3.42倍(95% CI 2.31-4.90)。这一发现得到了其他地方进行的研究的支持[ 38， 45， 53这可能是因为高等教育让一个人更熟练地使用数字工具和基于网络的资源。这一发现强化了这样一个概念，即高等教育与为健康目的而更多地使用互联网是相互关联的[ 54］．

与先前在其他地方的发现相似[ 33， 38， 50， 55， 56]，本研究显示，月收入较高的卫生专业人员更有可能具有较高的数字卫生素养水平，月收入为10,000-15,000埃塞俄比亚比尔(189.12-283.68美元)和>15,000埃塞俄比亚比尔(> 283.68美元)的卫生专业人员的数字卫生素养水平分别是收入低于5,000埃塞俄比亚比尔(< 94.56美元)的2.96倍(95% CI 2.55-4.04)和7.55倍(95% CI 6.43-9.44)。这一发现可能是因为高收入的医疗专业人员拥有必要的数字工具，如电脑、智能手机和平板电脑。然而，这项研究与之前在埃塞俄比亚西北部的一项研究形成了对比，该研究报告称，月收入越高，数字健康素养水平越低[ 32］．这种差异可能是由于研究环境和参与者的社会人口学特征。

每天使用互联网的卫生专业人员拥有数字健康能力的可能性是每周至少一天不使用互联网的人的4.00倍(95% CI 1.78-4.02)。这一发现与之前在不同地区进行的研究一致[ 38， 49， 52， 57， 58这可能是因为互联网是使用数字健康工具的前提条件。

本研究结果表明，了解卫生信息源的卫生专业人员具有较高的数字卫生素养的可能性是知识缺乏的卫生专业人员的2.22倍(95% CI 1.32-4.03)，这一结果得到了以往研究的支持[ 50， 59， 60］．对这一发现的可能解释可能是，数字健康相关知识建立了使用基于网络的健康信息源的能力和技能，知识渊博的卫生专业人员可以查询做什么和如何做一项技能或任务。

态度良好的卫生专业人员拥有较高数字卫生素养的可能性是其他人的3.11倍(95% CI: 2.11, 4.32)。这一结果与之前的研究一致[ 37， 38， 50， 60］．对这一结果的解释可能是，卫生专业人员的态度有助于他们更加投入，因为他们不认为使用数字卫生工具是在浪费时间。拥有良好的态度表明理解数字卫生工具的相关性和使用，可以通过培养积极的卫生专业人员来提高文化水平。此外，态度的改变可能会导致整体的技术和文化变革。

关于感知的易用性，本研究表明，认为使用数字健康工具很容易的卫生专业人员具有更高的数字健康素养水平的可能性是同行的2.65倍(95% CI 1.35-4.65)。这一发现可能是由于认为使用数字工具很容易的卫生专业人员在练习和建立读写能力时更有信心，而且已知的是，感知的易用性可能会影响卫生专业人员对数字卫生信息技术的接受程度[ 61］．

认为数字工具有用的卫生专业人员的数字卫生素养高出3.43倍(95% CI 2.43-5.44)。这一发现与之前在埃塞俄比亚西北部的一项研究一致[ 36]，这可能是由于使用数字健康工具可以提高卫生专业人员的态度，最终导致可持续地实践这些工具的使用。

首先，该研究是一项基于设施的横断面研究，不能用于确定因果推断。第二，这项研究是在保健设施进行的，可能无法推广到该国所有行政部门。此外，这项研究未能包括在私人保健设施工作的保健专业人员。最后，我们建议在全国不同地区重复我们的研究，以确定电子卫生素养的水平，包括来自私立医院的卫生专业人员。

总体而言，不到一半的研究参与者具有较高的数字健康素养水平。高计算机素养、硕士及以上学位、频繁使用互联网、感知易用性、月收入15,000埃塞俄比亚比尔(283.68美元)、良好的数字健康知识、良好的态度和感知有用性是与数字健康素养技能相关的最决定性因素。具有较高的计算机素养、经常使用互联网、感知易用性、感知有用性、良好的态度和较高的教育水平将有助于提高数字健康素养水平。然而，该研究领域卫生专业人员的数字健康素养水平相对较低。因此，需要尝试填补卫生专业人员在数字卫生素养方面的差距，以帮助他们提高工作效率，并增强数字卫生与其日常任务的相关性。