卫生知识普及已被确定为21世纪的一项公共卫生目标，也是全球卫生保健面临的一项重大挑战[ 5- 7]。最近的医学研究所报告[ 8[5]卫生知识普及问题强调有必要考察获取和使用卫生信息的不同背景，作为解决卫生知识普及问题战略的一部分。这种健康信息环境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]。电子健康信息带来了与其他媒体形式有很大不同的媒介和信息方面的挑战。信息访问、检索、评估和评估以及其他质量标记的问题在Web等不受监管的环境中有根本的不同，在Web中，每天每分钟都有新的信息添加。在电子世界中具有健康素养需要一套不同的或至少扩展的技能来从事卫生保健和促进，或电子健康素养。

电子健康素养由六项核心技能或素养组成:(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，(6)计算机素养[ 3.]。电子健康素养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先导，在其他地方有详细描述[ 3.]。面临的挑战是制定评估这一技能的手段，以便提供战略，帮助消费者充分利用电子保健。

制定电子卫生素养量表(eHEALS)是为了满足在广泛的人群和环境中评估电子卫生素养的需要。eHEALS是一种自我报告工具，可由卫生专业人员管理，基于个人对自己在每个测量领域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与一般技术使用之间存在联系并非不合理。一个人使用科技的次数越多，他们就越有可能把科技作为一种工具来使用。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健康素养的理想群体。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说，他们在某种程度上使用互联网进行保健[ 12]。尽管对互联网接入的质量仍有疑问[ 13]，这一群体最有可能熟悉信息技术工具，并且比大多数其他人群更有可能使用电子健康[ 13， 14]。尽管对电子健康相对熟悉，但许多青少年无法从中充分受益。Gray和他的同事研究了青少年的健康素养和技术问题，发现许多青少年尽管经常使用信息技术，但在参与电子健康、理解或使用在线健康信息方面存在困难。 15]。

无论关注的人群是谁，对于使用低质量、误导性或虚假信息的后果很大的健康问题来说，自信地浏览互联网的需求尤为重要[ 16]。通过提供工具和资源来评估在线健康信息和批判性地评估电子健康资源，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]。为了提供相关的工具来帮助消费者在电子健康中导航，一开始就需要了解消费者所拥有的技能，或者他们的电子健康素养。本研究的目的是开发和测试一种评估感知电子健康素养技能的功能方法，以帮助消费者和卫生从业人员评估是否适合电子健康，以支持临床护理和促进人口健康。

对构成Norman和Skinner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回顾[ 3.]在Medline、PsycInfo、ERIC、Sociological Abstracts和Web of Science数据库中查找现有的读写能力测量方法。虽然发现了一些措施，但很少有措施经过严格的心理测量学评估，有些措施是为特定项目设计的，与如何构思与电子卫生扫盲模式相关的扫盲概念无关。考虑到这些限制，决定从头开始创建项是合适的。在理论模型的基础上，建立了一个初始的项目池，并使用了一个项目减少的迭代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。最初的电池由调查人员分发给在电子卫生领域工作的同事，以征求意见和审查。在初步审查之后，eHEALS被提供给参与青少年研究的青少年[ 19来测试一般的可读性、项目措辞和相关性。青年是识字能力正在发展的消费群体，因此被期望反映识字程度较低人口的阅读需求。这些青少年的年龄从12岁到19岁不等，他们来自不同的社会、种族和教育背景，代表了青少年群体中不同的利益。在3个月的时间里，以小组为单位进行评估。在下文所述项目的试点阶段进行了进一步的可读性测试。在对更多的参与者进行试点测试之前，根据需要进行了修订。

共有89名青年(14-24岁)完成了eHEALS的初始较大版本，作为试点测试的一部分，并在完成书面形式的工具后立即在焦点小组中对可读性和项目措辞提出了评论。eHEALS随后被审查和修改，根据参与者的定性和反应反馈、理论契合度和全面性，形成最终的8个项目。这项研究首次进行了全面的心理测量评估。

这项研究是另一个更大的评估项目的一部分，该项目使用随机对照试验来研究电子健康预防吸烟和行为改变。本文描述的研究涉及该试验的一个组的参与者，因为另一个组旨在促进电子健康素养，因此可能混淆心理测量复习的结果。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年级的学生来自不同的班级类型，包括不同的学科领域(如体育、计算机科学)和形式(如单性别和男女混合班级)。通过积极直接招募学校管理人员和教师，尝试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，但没有向个别学生提供直接的奖励，因为研究被认为是课堂活动的一部分，因为与课程相匹配。该研究的伦理批准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批准。

参与者的年龄从13岁到21岁不等(平均= 14.95;SD = 1.24)，其中包括可能比特定年级的典型学生年龄大的新移民。样本内性别分布不均匀，部分原因是研究中涉及许多单性别班级(男生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(N = 78)，而16% (N = 106)的参与者不认同特定的文化群体。种族文化认同是根据加拿大统计局[ 2]，除了种族差异外，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)。

参与者报告说他们经常使用各种形式的信息技术:71%的参与者(N = 468)报告说他们每周至少使用一次电子邮件，37%的参与者(N = 544)每天使用电子邮件;79% (N = 522)的人每周上网，35% (N = 232)的人每天上网;71% (N = 473)的参与者定期(每周)使用短信，42% (N = 280)的参与者每天使用短信。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)被认为是最常见的互联网第二接入点。

eHEALS作为电子健康素养促进干预和基于网络的戒烟计划的联合随机试验评估的一部分，在更大范围的措施中进行管理[ 20.]。为了评估eHEALS，研究中预防和戒烟组(即控制条件)的数据被用于eHEALS仪器的信度检验。eHEALS是用铅笔和纸进行的调查，与其他健康措施一起作为更大研究的一部分。参与者在干预开始前、干预结束后以及3个月和6个月的随访中完成了eHEALS。在单个75分钟的课堂时间内收集测试前和干预后的即时数据。

内部一致性信度采用SPSS version 11.5进行评估[ 21使用SPSS RELIABILITY命令设置。信度(项目)分析用于检验男孩和女孩之间的差异。使用基于报告特征值大于1.0的简单结构方法来确定因素[ 22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，并得到筛选测试和基于项目/量表相关性的因素可解释性的支持。结果采用Comrey和Lee(1992)的指导方针，其中因子负荷超过0.71(50%重叠方差)被认为是优秀的，0.63(40%重叠方差)非常好，0.55(30%重叠方差)良好[ 23]。如果项目或量表仅与单一因素相关，则因子负荷低于0.55被认为是拟合的。

内部一致性、信度和因子分析结果见 表1．eHEALS的每个项目都使用5分李克特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8个项目进行项目分析，产生一个系数为0.88的紧密拟合量表。项目之间的项目尺度相关性从 r= 0.51到0.76。进行主成分分析并产生预期的单因素解决方案(特征值= 4.479，解释了56%的方差)。8个项目的因子负荷在0.60 ~ 0.84之间。

使用标准回归模型(SPSS regression)和类内相关系数(SPSS reliability ICC model (MIXED))计算电子健康素养量表得分，并通过每个间隔(时间1至时间4)得分之间的Pearson积差相关来评估重测信度。电子健康素养量表得分在eHEALS管理之间存在适度相关性，范围从 r= 0.49 ~ 0.68 ( 表2)。不同分数之间的班级内相关性为0.49，表明eHEALS随着时间的推移具有适度的稳定性。

男性的电子健康素养基线水平较高( t₇₂₆= 2.236, P= .026);然而，在干预后和eHEALS治疗3个月和6个月的随访中，得分没有统计学上的显著差异。年龄在任何时间点都不能预测电子健康素养得分。没有发现电子健康素养与总体信息技术使用之间或与任何被调查的技术形式(WWW、电视、即时通讯、电子邮件、寻呼机或移动电话)相关的显著关系( P= . 05)。在这个样本中，电子健康素养水平也与整体健康自我评估无关，也不是感知健康状况随时间变化的重要预测因素。

将这项研究作为更大试验的一部分进行，确实会给重测可靠性带来问题;因此，这些结果应谨慎解释。eHEALS管理之间的测试-再测试相关性低于预期，这归因于电子健康素养得分从基线到干预后随访的上升，这归因于收集数据时使用的吸烟预防干预[ 20.]。虽然出乎意料，但这种增长的一个可能解释是，对照干预是根据电子卫生素养干预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卫生素养得分。这也许可以解释相对温和的相关性。68到0.70)，与预期相比。

在不受特定干预措施特征影响的研究条件下，需要进一步的研究来纵向检查eHEALS。在信息技术普及率高的人群中测试eheal存在局限性;然而，它也提供了一个机会来了解该措施在特定人群中的稳健性。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衡量的是消费者 感知到的技能和舒适度，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，以评估计算机素养和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，这种详细的评估在实践中会有问题;然而，未来如何实施这些措施是值得考虑的。

通过使用电子卫生资源寻找、评价和应用经验教训的技能需求在不同年龄、性别和文化群体中都很普遍，因此，电子卫生信息系统作为衡量卫生保健领域电子卫生素养的标准评估工具的潜在适用性很高。通过评估消费者使用电子医疗的舒适度，可以识别技能差距，并更好地帮助那些舒适度较低的人利用电子医疗可以提供的潜在好处。这样做可以促进开发能够满足这些需求的工具，并有助于制定适当的战略，弥合消费者医疗保健质量方面的数字鸿沟。只有加深对现有电子保健工具与消费者使用能力之间差距的了解，才能采取必要步骤消除这些差距。