参与糖尿病自我管理网站:使用模式和程序使用的普遍性

简介

现在有强有力的证据表明，基于互联网的行为改变项目是有效的。一些与糖尿病管理相关的生活方式改变项目已经报告了有希望的结果，包括健康饮食和体重管理[1，2]、体力活动[3.]，以及戒烟[4，5］．糖尿病自我管理互动行为改变项目的审稿人已经确定了20多个随机试验[6，7］．其中许多研究都是在初级保健或卫生系统环境中进行的，并以高危人群为目标，包括卫生素养低、低收入或医疗服务不足的人群[6］．这些试验的结果普遍是积极的。

考虑到“数字鸿沟”至少在某些方面正在缩小的信息，8]，这对糖尿病患者来说是个好消息。鉴于最近糖尿病发病率急剧上升[9]以及糖尿病患者普遍不愿参加糖尿病课程和小组会议[10，11]，基于互联网和其他电子卫生方法的糖尿病自我管理教育(DSME)具有巨大潜力。

互联网使用的增加，特别是老年人[8]，以及有效、互动的DSME项目的可用性是令人鼓舞的发展。然而，仍然存在的挑战是用户粘性普遍较低和流失率较高[12]在互联网程序中[13］．尽管参与程度与互联网项目结果之间的关系尚不清楚[5]，大多数程序开发人员认为，要获得效益，必须有一定程度的参与。关于参与互联网项目的患者心理社会特征的调查也相对较少。一般来说，抑郁症、自我效能、改变意愿等因素与DSME参与之间的关系有大量文献，但需要更多的数据来将这些发现推广到基于网络的干预措施。

定义和衡量网站参与度的最佳方法是一个持续争论的主题[14］．一些研究报告了网站访问量;其他则是花在网站上的时间;还有一些，使用的组件数量[5，14］．在他们最近的评论中，Danaher和Seeley [14他们的结论是，不存在单一的、普遍接受的敬业度衡量标准，他们鼓励在这一领域进行更多研究。鉴于糖尿病患者之间健康状况的持续差异[15]，还需要调查与敬业度相关的患者特征。这是一个复杂的领域，因为不同的患者特征可能与参与/不参与有关，而不是一旦一个人加入了一个项目。不同的患者特征也可能与保留率、结果改善水平有关[13]，以及不同网络程序组件的使用程度。

在这篇论文中，我们提出了来自正在进行的基于互联网的多媒体DSME干预研究的程序参与数据。该干预计划旨在解决成人糖尿病患者的3种自我管理行为:药物依从性、锻炼和食物选择。该网站提供了许多互动和多媒体功能，以提高参与度。其中包括用户对语言(西班牙语或英语)的选择，可选的音频画外音，设置行为目标的选择，以及各种功能之间的选择。该网站还包括各种各样的实用和有趣的功能，以保持用户体验的新鲜感，如旋转测试问题和激励技巧。在6周时，重要的新内容为每个人的3种主要自我管理行为提供了更具体的干预措施。该计划整合了各种媒体，包括视频、静态图片、动画和音频叙述行动计划的发展/改进。行动计划列出了患者的具体目标，以及为实现这一目标而努力的个人定制的理由，需要注意的障碍，以及克服这些障碍的策略。此外，还集成了用户论坛、自我监测和实验室检测结果的图形显示，以及通过电子邮件和交互式语音应答电话返回站点的提示。

本文的主要目的是报告(1)My Path/Mi Camino糖尿病自我管理网站在2型糖尿病成人异质性样本中的总体使用率;(2)网站中使用最多和最少的组件;(3)哪些参与者特征，包括健康素养、种族、计算机使用基线水平和医疗风险因素，与更多地参与网站有关;(4)不同敬业度指标与4个月工作成果之间的关系。

方法

设计概述

一项三组患者水平随机实用有效性试验[16，17]被用来评估2个互动、多媒体、糖尿病自我管理项目相对于“强化”常规护理的影响。两种基于互联网的干预措施是(1)基于社会生态理论和“5a”(评估、建议、同意、协助和安排)自我管理模式的自我管理、计算机辅助自我管理条件[18(2)计算机辅助的自我管理程序，加上来自医疗团队和同伴小组会议的社会支持。这些研究条件与增强的常规护理干预进行了比较，后者提供了健康风险评估反馈和建议的预防性护理行为，但不包括目标设定、障碍识别、问题解决或社会环境支持等假设的关键干预过程。本文的其余部分仅涉及270名干预参与者。

招聘

这项研究是在科罗拉多凯撒医疗机构(KPCO)的初级保健诊所进行的。利用KPCO的电子预防和疾病人口管理系统HealthTrac和相关的电子病历(EMR)系统HealthConnect，从KPCO 14个初级保健医疗办公室中的5个确定了2型糖尿病成人。诊所的选择基于大小、位置和周围社区的社会经济地位的可变性，并最大限度地提高拉丁裔患者的比例，以增强普遍性并评估跨亚组的影响。格拉斯哥等人详细描述了招聘程序[19］．简而言之，我们联系的被认为符合条件的2型糖尿病患者中，有37.9%完成了基线评估。与那些拒绝的人相比，270名参与者可能更年轻，不太可能是拉丁裔，收入更高，更有可能完成中学后教育(79%对53.5%)，更不喜欢吸烟(11.8%对19.2%)，收缩压更低。参与者获得25美元的后续评估补偿。

入选标准包括至少在接触前1年诊断为2型糖尿病，身体质量指数(BMI)为25 kg/m²或更大，并且至少有一种其他心脏病风险因素(如高血压，低密度脂蛋白> 100或降脂剂，血红蛋白a)_{1 c}> 7%，或者现在是吸烟者)。此外，如果参与者年龄在25到75岁之间，独立生活，有电话，至少每两周能上网一次，能够用英语或西班牙语读写，能够进行轻度到中度的体育活动，他们就被认为是合格的。

人口统计数据在招聘电话中收集。研究人员向参与者阅读可供选择的类别，并自我报告种族和民族。在签署知情同意和数据使用授权协议后，通过基线研究访问期间收集的书面问卷完成调查数据以及身高和体重。在基线调查完成后，参与者立即通过计算机程序随机分配到三种条件中的一种。来自患者医疗记录和网站使用数据的信息被电子捕获。本文其余部分只涉及干预条件下的数据。

干预措施

干预以糖尿病自我管理的行为系统方法为指导。20.-23]，在病人、卫生保健提供者和社会环境层面应用有效的行为改变原则。这一战略借鉴了班杜拉在社会认知理论和自我效能以及社会生态学方法应用于健康问题方面的开创性工作。干预措施可由参与者选择英语或西班牙语，并基于我们之前研究中发现有效的交互式糖尿病自我管理项目的互联网改进。24，25］．

计算机辅助自我管理

随机进入计算机辅助自我管理组的参与者可以访问一个基于互联网的网站，英语名为“我的健康生活之路”(简称“我的道路”)，西班牙语名为“Mi Camino a la Vida Sana”(或“Mi Camino”)，该网站是与总部位于俄勒冈州尤金的科技公司InterVision Media合作开发并由其管理。在第一次访问时，参与者观看了由共同研究员Diego Osuna医学博士讲述的简短视频，该视频强调糖尿病自我护理不仅仅包括糖和血糖控制。奥苏纳博士回顾了控制血红蛋白的重要性一个_{1 c}，b压力，以及c通过自我管理自己的“DEFs”(d奥克特关于坚持服药的建议exercise,food选择)。参与者由参与研究的工作人员指导网站登录、导航和使用。然后，参与者被要求选择最初的、容易实现的目标，以增强自我效能。7在服药依从性、运动和食物选择这3个方面都很重要。最初的药物坚持目标包括“每天以正确的方式”服用医生开的糖尿病、血压和胆固醇药物。在锻炼方面，参与者被要求设定一个初始目标，记录他们每天走了多少步或多少分钟(提供计步器)。最后，在最初的饮食目标中，参与者被要求不吃快餐、油炸食品或含糖饮料。参与者使用网站的跟踪部分记录他们在这三个每日目标上的进展(图1)，或者用户可以通过交互式语音应答(IVR)电话系统输入数据。在过去的7天里，参与者通过网络和IVR模式的激励信息，获得了关于跟踪和实现目标的成功或困难的即时反馈。

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在第一次研究访问期间，研究助理简要地向参与者展示了My Path/Mi Camino网站的每个部分，其中包括患者血红蛋白a的图形显示_{1 c}血压和胆固醇在“我的abc”部分;一个名为“问专家”(Ask an Expert)的论坛，用户可以在这里向专家提问;以及“我的资源”，包括糖尿病自我管理和健康生活方式的资源(例如，网络链接、健康食谱和可打印的讲义)。该网站还包含了一些旨在提高用户粘性的功能，如旋转测试问题和激励技巧。

6周后，参与者被要求回到“我的道路/我的道路”，并通过制定行动计划进一步调整他们的3个自我管理目标。为了制定行动计划，参与者被要求从屏幕上的列表中找出实现目标的激励因素;还可以选择“自己编写”。药物依从性目标与继续服用医生处方药物的基线目标保持不变。在锻炼行动计划中，研究人员向参与者展示了他们的平均身体活动水平与国家建议水平的对比图表。然后，为了增加他们每天的步数(或每天适度运动的分钟数)，用户被要求从常见活动列表中选择2项具体的活动(例如，园艺、慢跑、骑自行车和步行);“自己写”选项也是可用的。对于食物选择行动计划，参与者回答了关于水果、蔬菜和脂肪摄入量的问题，并使用屏幕上的即时反馈来选择增加每天水果和蔬菜的份量，还是减少不健康脂肪的摄入量并坚持推荐的份量。完成以解决问题为基础的行动计划序列[26对于这3个领域，参与者都要确定实现他们所选择的每个目标的两个可能障碍，然后从一系列策略中选择克服这些障碍的策略。每个用户的行动计划(图2)储存在网站上，以方便查阅及/或修订。他/她的EMR亦已更新，以表明参与研究，并包括他/她的行动计划。

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除了网站之外，计算机辅助的自我管理参与者还通过IVR (IVR)定期收到提示，IVR是一种基于计算机的电话系统，用于发起外呼，接收入站呼叫，向用户提供信息，并从用户那里收集数据。研究参与者在加入研究3天后收到了欢迎电话。在注册6周后，行动计划功能被添加到网站上，参与者通过IVR和电子邮件提示，通过完成这3个领域的行动计划来修改他们的D、E和F目标。如果行动计划没有完成，他们会在5天、15天和25天之后再次被提醒。IVR还提示参与者在错过跟踪6天后返回网站跟踪他们的进度。首先通过电子邮件提醒参与者，然后在第一封电子邮件发送后的第5天、第15天和第25天，连续3天每天进行3次IVR联系尝试。

计算机辅助自我管理加上社会支持

随机分配到计算机辅助自我管理和社会支持组的参与者接受了网站干预的所有方面，并增加了随访电话，并被邀请与相同研究条件的其他参与者一起参加小组访问。2次额外随访分别发生在初次就诊后2周和8周。第一次随访电话由进行首次访问的同一研究工作人员完成;它的目的是回答任何与研究相关的问题，并解决网站或初始自我管理目标的问题。第二通电话由KPCO糖尿病护理经理完成，讨论参与者的行动计划。这些半结构化的通话持续了大约10分钟。此外，在4个月评估之前举行了一次小组会议。会议的重点是健康饮食。会议由一位双语的KPCO营养学家主持，内容包括健康的餐厅饮食习惯和杂货店购物技巧。

措施

病人的特点

人口统计变量包括自我报告的年龄、性别、种族、拉丁裔(是与否)、家庭收入和教育程度。采用洛里格糖尿病8项自我效能量表评估自我效能[27］．此外，Bandura推荐的6个相似构造的自我效能项目[28，以衡量人们对服用糖尿病药物、锻炼和限制高脂肪食物的信心。自我效能量表计算健康饮食、体育活动和药物服用。通过Hill-Briggs糖尿病问题解决量表过去经验的正向迁移来评估解决问题的能力[29］．

健康素养和计算机使用基线

在招募电话中，使用广泛使用的健康素养评估工具“功能性健康素养短测试”(STOFHL)中确定的最敏感的3个项目对所有参与者的健康素养进行了评估[13］．使用电脑的程度是通过一个问题来评估的，即受访者平均每周花多少小时在电脑上。

饮食习惯

脂肪摄入量由美国国家癌症研究所脂肪筛选器百分比能量(PFAT)测量[30.]，评估15种食物的摄入量，以最佳预测脂肪能量的百分比。饮食行为评估采用7项饮食评估，开始对话工具[31］．

体育活动

长者社区健康活动示范计划(CHAMPS)问卷中的28项体育活动项目[32]用于测量自我报告的身体活动，计算为所有身体活动的每周总热量消耗。在对老年人的研究中，将访谈者数据和活动日志与CHAMPS进行比较，后者表现出良好的结构效度、稳定性和对变化的敏感性[32，33]，并且之前也已经通过估计最大耗氧量进行了验证[34］．

药物依从性

通过Hill-Bone依从性量表的服药项目评估对糖尿病、血压和胆固醇药物的依从性[35这决定了受访者错过服药的频率和原因。

生物的结果

生物学变量包括:BMI、血红蛋白A_{1 c}、总胆固醇、低密度脂蛋白(LDL)胆固醇、高密度脂蛋白(HDL)胆固醇、收缩压、吸烟状况(吸烟者是否吸烟及每天吸烟数量)，以及糖尿病药物治疗方案。血红蛋白的_{1 c}通过高压液相色谱法在Bio-Rad Variant II Turbo液体上测量。BMI(公斤/米²)的数据来自电子医疗记录，以及在亲自评估时获得的身高和体重测量数据。脂质在罗氏诊断公司的模块化化学分析仪上进行分析。总胆固醇测试是一种血清测试，首先从其酯中去除胆固醇，然后通过Abell Kendal方法的改进版本，用生物化学方法测量游离浓度。计算低密度脂蛋白胆固醇，除非甘油三酯大于399 mg/dL，在这种情况下，它是直接用罗氏法在模块化化学分析仪上测量。UKPDS(英国前瞻性糖尿病研究)10年心脏病风险评分[36]为所有研究参与者计算。该公式预测了2型糖尿病患者新发心脏病的发生，并纳入了血红蛋白A_{1 c}、收缩压、血脂水平以及年龄、性别、种族、吸烟状况和糖尿病诊断时间[37］．

网站的使用

由于一些使用统计数据的非正态分布，网站使用是通过多种方式从自动化数据中计算出来的。各部分的使用情况根据平均访问次数、访问中位数和访问每个部分至少两次的患者百分比(例如，“跟踪我的进展”、“行动计划”、“我的abc”、“询问专家”和“资源”)进行索引。创建的行动计划的数量(可能有3个)也被计算出来。对于自我监控活动，我们计算了三种目标行为中每一种在网站上输入跟踪数据的天数百分比。每次访问在网站上花费的时间计算如下(不包括超过30分钟的页面浏览次数):每次访问在网站上的总时间=(最后一页访问时间-登录时间)+(最后一页访问时间-登录时间)/(n - 1总访问页面)。访问时间的总和反映了在整个干预期间在该站点的总时间。主要的用户粘性变量是:每个参与者的登录总数和至少访问两次网站组件的数量(范围从0到5)。

分析

输入并验证所有调查数据，并根据先前建立的程序(如膳食脂肪摄入量、UKPDS冠心病风险)计算多项目仪器的得分。EMR数据与网站使用和调查数据合并进行分析。对所有变量进行描述性统计计算，以确定数据的性质并检验正态性假设。

卡方和t测试用于比较网站和网站加人类支持条件之间的基线参与者特征，并测试治疗组在网站使用方面的差异。

为了调查与网站使用相关的潜在患者特征，计算了参与者特征与5个表征网站使用的总结变量之间的斯皮尔曼非参数相关性。

为了确定与结果相关的潜在网站参与因素，计算了网站使用变量与健康饮食、体育活动和药物服用等关键行为结果以及BMI、血红蛋白A等关键生物学结果之间的部分相关性_{1 c}以及UKPDS心脏病风险测量。这些部分相关性控制了治疗条件、相关结果测量的基线评分以及与结果显著相关的参与者特征(性别、年龄和种族)。

结果

参与者的特征

从…中可以看出表1参与者是典型的2型糖尿病患者。270名参与者的平均年龄为60岁，48%(130/270)为女性，平均BMI为34.9 kg/m²(被归为肥胖)，他们的血红蛋白基线平均为A_{1 c}的8.2%。与全国2型糖尿病患者一样，该样本中拉丁裔、非裔美国人和印第安人的比例高于一般KPCO成员的比例。大多数参与者报告每周使用电脑9小时或更长时间，尽管18%(49/270)报告每周使用电脑2.5小时或更少。收入差异很大，45%(122/270)的受访者报告家庭年收入低于5万美元，18%(49/270)的受访者报告家庭年收入超过9万美元。基线时参与者特征在不同条件间无显著差异。

网站使用

从…中可以看出表2，在4个月的数据收集中，参与者显示出网站使用的巨大变化，网站访问从1到119次不等(平均28次访问，中位数18次)。随着时间的推移，使用率下降，70%的随机患者在前6周至少每周进行一次，47%的患者在第7至16周进行一次。按周进行的更详细的分析显示，在16周内，使用频率逐渐下降，在6周提示和行动计划组件添加时出现了适度的峰值。在这4个月里，人们在该网站上花费的总时间平均略高于3小时，即每次访问约7分钟，在该网站上花费的总时间中位数为152分钟。在网站单独使用和网站加上人力支持条件之间，在任何总体使用变量上都没有显著差异。

不出所料，“跟踪我的进步”自我监控部分是网站上访问次数最多的部分。超过75%(208/270)的参与者平均每周至少使用一次跟踪功能。在4个月的时间里，3种目标行为的天数百分比从50%到58%(平均值和中位数)不等。访问网站和人工支持的参与者比仅访问网站的参与者更频繁地输入药物依从性跟踪数据(P= .02)，但其他两种行为并非如此。一般来说，为一种行为输入数据的参与者同时也为其他行为输入数据。

网站的“行动计划”部分被程序设计师认为是另一个最重要的组成部分。参与者平均完成了三项行动计划中的1.7项，其中约三分之二的人完成了锻炼和健康饮食计划，略少于一半的人完成了服药计划。从…中可以看出表2，用户访问“行动计划”区域的锻炼部分的频率明显高于其他2种行为(平均4.3次访问，药物治疗和健康饮食分别为2.8次和2.0次)。P<措施)。

该网站的所有页面使用频率相对较高。图形化显示用户实验结果的“我的abc”页面是“跟踪我的进展”和“行动计划”页面之后第三个最常访问的页面，其次是“资源”和“询问专家”页面。43%或更多的用户访问了不同的页面至少两次，19%的用户访问了所有页面至少两次。被分配到网站加上人工支持的参与者访问大多数页面的频率略高于仅访问网站的参与者，这累积导致了一个复合网站部分使用摘要评分，该评分表明在网站加上人工支持的情况下参与者的总体使用率显著更高(P= .04点)。

网站使用的相关因素

在患者特征与网站使用之间计算出的大量非参数相关系数中，没有一个大于0.19，并且没有一致的关系模式。没有临床变量表1与任何摘要网站使用变量显著相关，种族、教育、健康素养、自我效能基线水平、解决问题的技能或计算机使用也不相关。这些结果表明，范围广泛的参与者，包括那些风险最高的人，都有同样的能力和可能使用该网站。

使用与结果的关系

最后一个问题是分析网站使用之间的关系，使用与上述相同的5个总结使用变量，以及从基线到4个月评估的关键结果变量的改善。表3介绍网站使用变量与控制治疗条件的关键4个月行为和生物学结果、相关结果测量的基线评分以及与结果显著相关的参与者特征(性别、年龄和种族)之间的部分相关性。网站的使用与饮食指标最为一致。这些中等规模的相关性表明，更多地使用网站，特别是参与自我监控，与饮食模式的更大改善有关。自我监控和身体活动的改善之间也有显著的关系，但与药物依从性没有关系。没有一项生物学结果与参与测量显著相关。

讨论

我们的主要目标是报告我们的Internet DSME的使用水平，以及使用最多和最不常用的站点组件。总体而言，与之前的一些互联网生活方式改变项目相比[5，17， My Path/Mi Camino网站得到了很好的使用。在项目的最初几周，绝大多数用户每周至少登录网站一次，这是用户的最低期望，还有一些用户每天都访问网站。正如先前在另一项基于网络的糖尿病自我管理计划的研究中所报道的那样[38]， My Path/Mi Camino网站的使用率随着时间的推移而下降，但在4个月前仍处于中等水平。网站使用率差异很大。到4个月时，一些用户不再使用或只是偶尔访问;许多用户大约每周访问该网站(通常是为了输入自我监控数据)，还有一些用户几乎每天都在使用该网站。后者的持续使用可能是由于网站设计特征的结合，以促进“粘性”，包括高度的交互性和选择、画外音、各种视觉和听觉显示、频繁的更新和更改、用户能够通过编写自己的替代方案来进一步定制建议和策略，以及对行为改变目标和实验室结果的反馈，以及提示和提醒，以保持用户的参与。

在网站和网站加人工支持条件下的大多数参与测量中，使用率相似，网站加人工支持条件下的使用率略高，偶尔达到统计显著性(例如，在综合部分使用评分和药物使用的自我监测天数数据上，但在其他2个目标行为上没有)。考虑到在仅使用网站的情况下有较高的使用率，可能需要更频繁或更密集的额外支持或联系，才能将使用率大幅提高到这一水平以上。增加与初级保健团队的联系，例如，泰特及其同事在减肥网站干预中成功使用的由健康顾问向参与者发送的个性化电子邮件[2]，可能会提高使用率，但也会增加成本和员工时间。

My Path/Mi Camino网站的所有关键功能都得到了利用。正如预期的那样，相当高比例的参与者相当定期地报告自我监控数据(78%至少每周)，但使用行动计划页面的频率比预期的要低。特别是健康饮食行动计划部分使用率较低。这可能是因为更新或修改饮食目标和策略的导航困难，而修改更频繁访问的体育活动行动计划则很容易。我们的数据表明，老年糖尿病患者可以同时监测多种健康行为[39］．

在“跟踪我的进展”部分之后，My Path/Mi Camino网站的下一个最常访问的部分是“abc”部分，该部分展示了实验室结果的图形显示。考虑到这些结果和“询问专家”部分的可用性，该部分被适度使用，特别是最初，用户可能发现该网站是他们糖尿病护理的有用扩展。

第二个目标是评估各种患者特征和网站使用之间的关联。即使考虑到参与者特征和网站参与度测量的异质性，这些变量之间的关联也很低。虽然计算了大量的相关性，但没有一个达到斯皮尔曼r= .20水平，因此不被认为是临床重要的;与1或2项参与措施显著相关的少数患者特征没有在其他参与措施中复制。一方面，患者特征的普遍缺乏预测参与未能建议如何改进网站。另一方面，我们的结果表明，具有各种教育、年龄、收入水平、种族背景、社会人口学、心理社会和临床特征的广泛人群能够使用该网站。尤其令人鼓舞的是，年龄较大或拉丁裔的参与者，以及糖尿病并发症风险较高的参与者，或健康知识水平中等或较低的参与者，或基本不使用电脑的参与者，与其他参与者一样参与了该网站。这可能是在网站开发过程中所做的努力，以解决读写能力、文化适宜性、以患者为中心和个人选择的问题，并最大限度地扩大最初的成功，使项目吸引了广泛的患者。鉴于强调自我监测和图形反馈，收集卫生数字和一般卫生知识普及的措施将会有所帮助。

其中几个参与措施(自我监测措施、行动计划参与、总访问次数、总现场时间和综合部分使用指数)与4个月内健康饮食行为的改善中度相关。然而，网站参与与其他目标行为或生物学结果的改善无关。

我们创建了一些与我们的特定研究相关的参与措施。结果的模式并不表明任何特定的参与措施优于其他措施。作为可用于不同互联网干预领域的措施，我们建议(1)总访问量和(2)综合评分，以反映不同部分的总体使用情况，类似于Strecher等人使用的评分[5］．由于用户粘性分数的分布往往是倾斜的和非正态分布，我们还建议检查用户粘性和结果之间关系的散点图显示，并调查二分“阈值使用”指数(例如，使用网站或某个部分的参与者的百分比，认为需要最少次数)。为了理解参与结构，额外的定性数据，如患者访谈，将是有帮助的。

本报告的局限性包括使用单一管理护理设置和相对较短的4个月时间框架。优势包括大而多样化的样本，包括一些患者健康差异特征，数字鸿沟问题(例如，计算机使用的基线水平，性别，种族和年龄)，以及从自动化数据中获得的各种参与措施。未来的研究建议包括调查不同临床环境下的参与水平和互动项目的不同成分(例如，信息vs问题解决或同伴支持成分)，与初级保健团队的不同联系水平，使用复杂的健康计算测量，以及更复杂的健康素养测量。