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面临医疗保健障碍的个人更有可能访问互联网寻求健康信息。卫生保健环境中普遍存在的污名化和异性恋主义是性少数群体(SMP,即女同性恋、男同性恋和双性恋者)卫生保健的障碍;因此,与异性恋者相比,SMP可能更有可能使用互联网作为健康信息的来源。
目前,缺乏已发表的关于SMP在互联网上寻求健康信息的经验证据;目前的项目解决了这一差距。
使用2015年健康信息全国趋势调查食品和药物管理周期的数据描述和总结SMP (n=105)和异性恋者(n=3405)的健康信息寻求。
在这个样本中,几乎所有的SMP都报告可以访问互联网(92.4%,97/105)。SMP与异性恋者在互联网上寻求健康信息的可能性相同(调整后优势比[aOR] 0.94, 95% CI 0.56-1.66),并报告偶然接触在线健康信息的可能性(aOR 1.02, 95% CI 0.66-1.60)。SMP在YouTube上观看健康相关视频的可能性比异性恋者高58% (aOR 1.58, 95% CI 1.00-2.47)。在SMP中,偶然接触健康信息与为自己(aOR 3.87, 95% CI 1.16-14.13)和为他人(aOR 6.30, 95% CI 2.40-17.82)寻求健康信息相关。
SMP上网率很高,并在网上查找健康信息。他们偶然的接触可能与为自己或他人寻求信息有关。这表明,在线干预措施对于为SMP提供或促进健康信息可能很有价值。
普通民众越来越多地使用互联网作为健康信息的来源。根据皮尤互联网和美国生活项目,88%的美国人可以上网[
并非所有人群都以同样的频率和方式使用互联网寻求健康信息[
以少数族裔压力源形式存在的普遍的异性恋和耻辱[
医学研究所[
在互联网上寻求健康信息可能对害怕在医疗保健环境中受到耻辱和歧视的SMP有用。然而,在互联网上寻求健康信息也可能有负面后果。互联网上的健康信息可能不准确,可能会产生焦虑、痛苦和恐惧,并可能导致进一步暴露于SMP的耻辱。例如,个人在互联网上通过讨论区寻求关于人体免疫缺陷病毒的健康信息时,可能会接触到关于SMP的歧视性和其他负面评论。
目前,与普通人群相比,SMP人群在互联网上寻求健康信息和接触健康信息方面缺乏已发表的经验证据。据我们所知,目前只有一篇已发表的实证文章描述了在互联网上寻求与性取向有关的健康信息[
目前的项目增加了这方面的内容,描述了卫生服务部门使用互联网寻求卫生信息的比率;描述偶然的媒体接触;估计SMP与HP相比如何使用互联网寻求健康信息;将偶然和在互联网上寻求健康信息与健康行为联系起来,包括寻求医疗保健提供者。我们假设:(1)SMP会比HP报告更多地使用互联网来查找健康信息,SMP偶然接触与HP相似,(2)偶然接触健康信息与查找健康信息有关。
本项目使用健康信息国家趋势调查(HINTS)食品和药物管理局(FDA) 2015年周期数据[
在暗示FDA周期4中,3738人参与,3510人提供了他们的性取向。共有67人是同性恋,38人是双性恋,3405人是异性恋。228名参与者没有性取向。由于样本量小,为了便于分析,性取向被一分为二,所有男同性恋者,女同性恋者和双性恋者被合并到一个组(SMP;n=105),所有异性恋者为第二组(HP;n = 3405)。我们相信,对于代表性不足的人群,这是一个有效的解决方案,尽管我们也承认,基于性少数群体之间的记录差异,这可能会引入局限性[
互联网访问的来源和频率是通过两个问题来衡量的:“你曾经上网访问互联网吗”(是/否)和“你通过以下每一种方式访问互联网的频率:家里的电脑、工作场所的电脑、学校公共场所的电脑、学校私人场所的电脑、移动设备、游戏设备、其他”(每天、有时、从不、不)。使用互联网的原因用一个问题来衡量:“有时人们使用互联网是出于健康原因。在过去12个月里,你是否因以下原因使用互联网?”调查中的原因包括“为自己寻找健康信息,为他人寻找健康信息,寻找关于戒烟的信息。”回答分为两种(是/否)。
性取向是用一个单项来衡量的,“你认为自己是异性恋还是异性恋,同性恋还是男/女同性恋,双性恋还是其他?”性取向被一分为二(性少数=1,异性恋=0)。受访者对“其他事物”的定性描述并没有表明性少数群体的身份。许多回答包括“正常”、“上帝的孩子”、“人类”等说法。因此,选择“其他东西”的受访者(n=57)被排除在分析之外。
研究人员通过两个问题来衡量在网上偶然接触健康信息的频率和阅读量:“有些人在网上注意到健康信息,即使他们并没有试图了解自己或家人的健康问题。在过去12个月里,你有没有在互联网上阅读过这样的健康信息?(是/否)和“在过去12个月里,你大概多久读过这类信息?”(一个月至少一次,一个月少于一次)。
人口统计学特征包括调查时的年龄、种族/民族(西班牙裔、非西班牙裔黑人/非洲裔美国人、非西班牙裔白人、其他;ref=非西班牙裔白人),所达到的最高教育水平(低于高中,高中/一般同等文凭,一些大学/副学士学位,大学毕业/以上;Ref =高中以下),性别(男性/女性),保险范围(投保/未投保),收入。
出于个人原因使用互联网的时间用两个变量来衡量。首先,“在一个典型的工作日里,你因为个人原因使用互联网的时间大约有几个小时?”受访者自己报告了工作日的工作时长。第二,“在一个典型的周末,你会因为个人原因上网多少小时?”受访者自己报告了一个典型周末的工作时长。
通过描述性统计来描述和总结SMP人群的人口统计学特征和协变量、互联网访问的来源和频率以及寻求健康信息的原因。卡方检验计算分类变量的差异的性取向。的
样本的人口统计学特征按性取向分层,总结于
按性取向划分的人口学特征。
特征 | n(%)或平均值(SD) | X2/ |
df |
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完整的 | 性的少数民族 | 异性恋 |
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总计 | 3738 (100.0) | 105 (3.0) | 3405 (97.0) | ||||
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2.50 | 1 | 13。 | |
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男性 | 1497 (42.6) | 52 (50.5) | 1394 (42.7) |
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女 | 2018 (57.4) | 51 (49.5) | 49.5 (57.3) |
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13.91 | 3. | < . 01 | |
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拉美裔 | 241 (7.2) | 16 (15.2) | 201 (6.4) |
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白,非西班牙裔 | 2633 (78.2) | 72 (68.6) | 2479 (79.1) |
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黑人或非裔美国人,非西班牙裔 | 232 (6.9) | 6 (5.7) | 212 (6.8) |
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其他非西班牙裔 | 260 (7.7) | 7 (6.7) | 243 (7.8) |
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年龄 | 61.1 (17.5) | 47.9 (15.6) | 56.8 (16.6) | 5.41 | 3508 | <措施 | |
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8.10 | 3. | .04点 | |
<高中 | 237 (6.5) | 5 (4.8) | 194 (5.8) |
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高中/格 | 727 (19.8) | 11 (10.5) | 664 (19.5) |
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大学或AA学位 | 1132 (30.8) | 30 (28.6) | 1045 (31.0) |
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大专及以上学历 | 1578 (43.0) | 58 (55.2) | 1466 (43.1) |
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1.97 | 4 | .74点 | |
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< 20000美元 | 664 (20.1) | 16 (15.7) | 591 (19.1) |
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20000 - 34999美元 | 506 (15.3) | 13 (12.7) | 473 (13.9) |
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35000 - 49999美元 | 415 (12.6) | 14 (13.7) | 392 (12.7) |
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50000 - 74999美元 | 605 (18.3) | 23日(22.5) | 573 (18.6) |
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> 75000美元 | 1112 (33.7) | 36 (35.3) | 1061 (34.3) |
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0.01 | 1 | 1.00 | |
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没有保险 | 207 (5.7) | 6 (5.7) | 186 (5.5) |
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被保险人 | 3444 (94.3) | 99 (94.3) | 3197 (94.5) |
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1.83 | 2 | .41点 | |
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从来没有 | 2041 (55.6) | 51 (50.5) | 1849 (55.3) |
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当前的 | 495 (13.5) | 18 (17.8) | 448 (13.4) |
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前 | 1132 (30.9) | 32 (31.7) | 1049 (31.4) |
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未经调整的描述性统计数据的来源和频率的互联网访问的性取向
通过互联网访问和性取向使用的健康信息的来源、频率、原因和无意接触。
互联网接入来源和频率 | n(%)或平均值(SD) | X2/ |
df |
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性的少数民族 | 异性恋 |
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访问互联网 | 97 (92.4) | 2702 (79.4) | 10.64 | 1 | <措施 | ||
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工作日 | 4.18 (4.32) | 2.79 (3.52) | -3.21 | 105 | < . 01 | |
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周末 | 4.92 (3.90) | 3.69 (4.37) | -2.81 | 3380 | < . 01 | |
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家里的电脑 | 90 (95.7) | 2417 (92.5) | 1.42 | 1 | 收 | |
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移动设备 | 75 (81.5) | 1984 (76.5) | 1.26 | 1 | 收 | |
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工作中的电脑 | 54 (58.7) | 1269 (49.8) | 2.82 | 1 | 厚 | |
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学校、公共场所的电脑 | 24 (26.1) | 396 (15.5) | 7.37 | 1 | . 01 | |
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游戏设备 | 21日(22.8) | 397 (15.5) | 3.55 | 1 | 。08 | |
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学校的电脑,私人空间 | 12 (13.3) | 201 (8.0) | 3.26 | 1 | 。08 | |
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其他 | 7 (9.2) | 105 (4.9) | 2.88 | 1 | .10 | |
注意并阅读互联网上的健康信息 | 62 (59.0) | 1562 (45.9) | 1.63 | 1 | . 21 | ||
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1 | |||
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每月一次 | 40 (65.6) | 1000 (64.9) | 0.01 | 1.00 | ||
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一个月不到一次 | 21日(34.4) | 541 (35.1) | 0.01 | 1.00 | ||
上次使用互联网查询健康信息 | 74 (89.2) | 1669 (68.6) | 15.97 | 1 | <措施 | ||
最近一次联系医生或保健提供者寻求健康信息 | 3 (3.6) | 426 (17.5) | 10.95 | 1 | <措施 | ||
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为自己寻找健康信息 | 77 (88.1) | 2076 (78.3) | 0.41 | 1 | 53 | |
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为别人寻找健康信息 | 57 (60.0) | 1728 (65.3) | 1.12 | 1 | 收 | |
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跟踪个人健康信息 | 51 (54.3) | 1257 (47.5) | 1.68 | 1 | . 21 | |
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与家人/朋友就健康问题交换意见 | 49 (52.1) | 1237 (46.7) | 1.06 | 1 | 点 | |
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使用网站来帮助饮食,体重或体育活动 | 47 (49.5) | 1163 (44.0) | 1.13 | 1 | .30 | |
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寻求医疗保健提供者 | 42 (44.7) | 943 (35.9) | 3.02 | 1 | .10 | |
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在YouTube上看了一个健康相关的视频 | 35 (37.2) | 593 (22.5) | 11.21 | 1 | 措施 | |
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在社交媒体网站上分享健康信息 | 17 (18.1) | 391 (14.8) | 0.79 | 1 | 38 | |
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下载的运行状况信息 | 14 (14.7) | 397 (15.0) | 0.00 | 1 | 1.00 | |
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寻求有关戒烟的信息 | 9 (9.6) | 160 (6.1) | 1.93 | 1 | 只要 | |
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参与在线论坛/支持小组 | 4 (4.2) | 135 (5.1) | 0.15 | 1 | 总共花掉 | |
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无意中注意到健康信息 | 62 (59.0) | 1562 (58.0) | 1.63 | 1 | . 21 | |
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1 |
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每月一次或更多次 | 40 (65.6) | 1000 (64.9) | 0.01 |
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1.00 |
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一个月不到一次 | 21日(34.4) | 541 (35.1) | 0.01 |
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1.00 |
偶然接触健康信息的频率(SMP 59% vs HP 58%)和阅读此类信息的频率不因性取向而异(
协会一个性取向和健康信息寻求行为之间的关系。
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性少数(n=105)(异性参照) | |
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aOR (95% CI) |
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访问互联网 | 1.84 (0.85 - -4.56) | 酒精含量 |
注意到的健康信息(偶然接触)b | 1.02 (0.66 - -1.60) | .92 |
每月一次或更多次阅读健康信息(意外接触)b | 0.83 (0.48 - -1.47) | .51 |
为自己寻找健康信息 | 0.94 (0.56 - -1.66) | 点 |
为别人寻找健康信息 | 0.62 (0.40 - -0.97) | 03 |
跟踪个人健康信息 | 1.28 (0.84 - -1.96) | 二十五分 |
与家人/朋友就健康问题交换意见 | 1.17 (0.77 - -1.78) | 票价 |
使用网站来帮助饮食,体重或体育活动 | 0.95 (0.62 - -1.47) | 总共花掉 |
寻求医疗保健提供者 | 1.14 (0.74 - -1.76) | 54 |
在YouTube上看了一个健康相关的视频 | 1.58 (1.003 - -2.47) | .04点 |
在社交媒体网站上分享健康信息 | 1.01 (0.56 - -1.72) | .97点 |
下载的运行状况信息 | 0.76 (0.40 - -1.33) | 36 |
寻求有关戒烟的信息 | 1.37 (0.62 - -2.60) | 点 |
参与在线论坛/支持小组 | 0.70 (0.21 - -1.72) | 50 |
一个所有模型都根据年龄、教育程度和种族进行了调整。
b模型根据年龄、教育程度、种族/民族、工作日和周末访问互联网的平均时间进行了调整。
在计算偶然接触互联网健康信息与健康信息搜索行为之间的关联时,调整了年龄、种族/民族和教育程度,并按性取向分层(数据可根据要求提供)。在HP中,在互联网上偶然接触健康信息与所有健康信息搜索行为相关。在SMP中,小样本量使得不可能计算几个模型的调整分析,包括寻求医疗保健提供者、观看与健康相关的视频、下载健康信息和寻求戒烟信息。在可计算的模型中,偶然接触在线信息与为自己寻求健康信息的几率增加三倍相关(aOR 3.87, 95% CI 1.16-14.13;
该项目的目的是描述SMP对互联网的访问情况,并调查SMP在互联网上寻求健康信息和偶然接触健康信息的情况。我们的结果表明,94.4%的SMP受访者正在访问互联网,调整后的分析表明,这与异性恋受访者没有显著差异。
我们发现88.1%的SMP和78.3%的HP在互联网上为自己寻找健康信息。这些发现与Dahlhamer等人发表的研究结果相似[
SMP在互联网上查找健康信息的原因与惠普基本相同。一个显著的差异是在访问YouTube上与健康相关的视频时,SMP比惠普更有可能报告观看与健康相关的视频。一些公共卫生干预人士利用社交媒体和YouTube作为接触同性恋和双性恋男性的机制,以促进性健康[
还有一些方法问题可能会影响偶然接触的结果。SMP的样本很小,可能太小而无法检测到关联。这是只能通过增加健康监测中SMP的样本量来解决的问题。关于偶然接触和寻求健康信息活动之间的显著关联,我们的研究是一项横断面的二次研究。因此,无法知道意外接触是在为自己寻求健康信息之前还是之后,为他人寻求健康信息。在为自己或他人寻找健康信息的过程中,SMP偶然接触到在线健康信息是合理的。这是一个研究问题,将由未来的研究工作来解决,可以测试时间性。
为了将来针对SMP的健康信息计划的目的,了解SMP正在接触附带的健康信息是有用的。了解SMP最有可能阅读的健康信息类型对未来基于互联网的健康信息项目可能是有用的,未来的研究应该更细致地评估SMP所接触的健康信息。
HINTS是一个以人群为基础的数据源,专注于互联网接入和在互联网上寻求健康信息,也包括性取向问题。因此,该项目代表了关于SMP之间的互联网接入和在互联网上寻求健康信息的第一批基于人口的证据。极少数人没有回答性取向问题,这表明人们越来越愿意在健康监测中报告自己的性取向。性少数群体的样本量是出了名的小,一些基于人口的调查结果基于50个或更少的SMP。尽管仍然相对较小,但hint提供了超过100个SMP的样本,男性和女性相同。
该项目涉及SMP的一个小样本。小样本量导致统计分析不足,因此,如果存在SMP和HP之间的差异,则很难发现有统计学意义的差异。在使用健康监测数据源调查SMP健康状况时,样本量小是一个长期存在的问题。为了获得代表性样本的最佳近似值,医学研究所[
通常很难找到与健康相关的、减少差异的干预措施的性少数人群,但我们的研究结果表明,互联网是向这一群体提供健康干预措施的一个有前途的工具。SMP使用因特网,并以很高的速度利用因特网获取健康信息。考虑到基于互联网的SMP干预的普及和前景,这是有价值的。我们现在有证据表明,互联网是一种很有前途的SMP健康相关信息的传递方法。
调整优势比
健康信息国家趋势调查食品和药物管理局
异性恋的人
性少数群体
没有宣布。