数据是在深入的社区调查中收集的，作为华盛顿高地Inwood信息基础设施的比较有效性研究(WICER)项目的一部分。测试了五种假设。控制情境、社会人口学和文化程度因素，在线健康信息搜索行为将(1)与水果消费呈正相关，(2)与蔬菜消费呈正相关，(3)与体育活动呈正相关，(4)与酒精消费负相关，(5)与高血压药物依从性呈正相关。此外，还研究了情境、社会人口学和文化程度因素与水果消费、蔬菜消费、体育活动、饮酒和高血压药物依从性之间的关系。

调查集水区包括5个邮政编码(10031、10032、10033、10034和10040)，其中包括曼哈顿北部的华盛顿高地因伍德社区，该社区已被医疗保险和医疗补助服务中心指定为医疗服务不足地区，因为它符合与贫困水平、老年人和婴儿死亡率以及社区初级保健提供者比例相关的标准[ 30.， 31］．目前，华盛顿高地和因伍德地区71%的居民是西班牙裔，51%的居民是移民。 32］．

经哥伦比亚大学医学中心机构审查委员会批准后，采用多种方法开始招募符合条件的参与者。参与者是从家庭或社区的其他地方(如学校、杂货店、发廊)招募的。家庭样本一开始是概率样本，然后按照计划演变为基于参与者社交网络和便利性抽样的滚雪球抽样。对于概率样本，我们在5个邮政编码中随机抽取了68,000个居住单元(即家庭)，并从纽约市健康和精神卫生部门社区的8个区中每个区选择了一个加权样本。每个卫生区的样本量根据人口分布进行加权。一旦我们招募了一名家庭成员并完成调查，我们询问参与者是否愿意将研究团队介绍给他们的社交网络成员，以确定他们是否有兴趣完成调查(即滚雪球抽样)。其他参与者是通过与社区环境中的社区卫生工作者直接接触招募的。

样本包括在2012年4月至2012年11月期间完成WICER社区调查的人。18岁或以上、讲英语或西班牙语、西班牙裔的参与者有资格参加这项研究。

数据由双语社区卫生工作者在家庭或社区场所(如学校、杂货店)进行面对面访谈收集。为了在采访者之间收集数据的一致性，社区卫生工作者接受了负责任的研究和包括知情同意在内的具体研究程序方面的教学和实践培训。项目协调员每周监测他们的表现。在进行调查访谈之前，双语研究人员获得了参与者选择的语言(英语或西班牙语)的知情同意。这个过程大约需要45到60分钟才能完成，参与者获得了25美元的补偿，形式包括地铁卡、杂货券或电影票。

在WICER调查数据收集完成后，Bodie和Dutta的电子健康使用综合模型[ 33]用于从WICER变量中选择在线健康信息搜索行为的相关因素和相关健康结果，并指导数据分析。该模型包括人口统计信息、情境因素、健康素养、计算机素养、在线健康信息搜索行为和健康行为变量。 表1通过WICER研究变量和测度，总结了模型概念的定义和概念的可操作性。正如在研究测量中更详细地描述的那样，本研究仅测量了健康素养和计算机素养的选定维度(即，可用的WICER变量比模型中的广义概念更窄)。

Bodie和Dutta [ 33]表明社会结构的差异，如社会人口因素，导致了在线健康信息搜索能力的个体差异。该模型还将健康素养和计算机素养作为在线健康信息搜索行为和健康行为的预测因子。此外，提出健康素养差异与年龄、种族、出生地、教育程度、收入等社会人口学因素有关，这些因素也会影响在线健康信息搜索行为[ 25， 45］．最终，在线健康信息搜索行为的这种差异导致了与健康结果相关的生活方式的差异，并继续导致医疗保健差异[ 33］．

数据采用SPSS 20.0软件进行分析。使用单变量分析来检查研究变量的频率和分布，计算均值和标准差、范围、频率和百分比。统计分析以Bodie和Dutta的电子健康使用综合模型为指导[ 33］．首先，使用卡方检验检验人口统计学、情境和文化素养(健康素养、社交网络会员)变量与在线健康信息搜索行为之间的关系， t以网上健康信息查询行为为因变量，进行二元逻辑回归分析。虽然我们之前在更大的WICER样本中进行了与在线健康信息搜索行为相关的变量分析[ 27]，需要在这个较小的样本中进行分析，以确定在假设检验中应该控制哪些变量。其次，为了检验研究假设，在在线健康信息搜索行为分析中发现显著的变量被控制在检验在线健康信息搜索行为对健康行为影响的回归模型中。连续健康行为变量(体力活动和果蔬消费)采用线性回归。酒精使用和高血压药物依从性使用顺序回归模型，因为它们被编码为有序分类数据。对于每个健康行为回归，运行3个模型:(1)仅使用人口统计学和情境变量，(2)人口统计学和情境变量加上文化程度变量，以及(3)人口统计学、情境和文化程度变量加上在线健康信息搜索行为。每个模型检验的显著性水平设置为0.05。

在人口统计学变量、情境变量和受访者在线健康信息查询行为相关的双变量分析中，年龄差异有统计学意义( P=.001)，教育( P<.001)，就业状况( P<.001)，高血压( P<.001)，保险( P=.005)，移民身份( P<.001)，一般健康状况( P<.001)，卫生知识普及( P<.001)，以及SNS会员资格( P<措施)。其他人口统计学和情境变量在二项logistic回归中也显著:年龄较大(OR 1.68, 95% CI 1.29-2.20， P<.001)，高教育水平(OR 3.07, 95% CI 1.99-4.80， P<.001)，出生在美国(OR 1.68, 95% CI 1.10-2.56， P=.02)，健康状况较差(OR 0.39, 95% CI 0.27-0.57， P<.001)，缺乏高血压(OR 0.64, 95% CI 0.42-0.99， P=.047)与参与者在线健康信息搜索行为相关。在控制这些变量后，具有足够健康素养的受访者(OR 2.13, 95% CI 1.52-2.99， P<.001)和SNS成员(OR 4.21, 95% CI 2.86-6.19， P<.001)的在线健康信息搜索行为的几率增加。

模型1和2 表3- 7显示，以反映最终回归与指导分析的eHealth使用框架之间的关系。模型1显示了人口统计变量和情景变量对健康行为的回归结果，模型2添加了识字变量。在假设检验方面，控制人口统计学、情境和文化程度因素(如模型3所示) 表3- 7)，在线健康信息查询行为与水果消费呈正相关(β=0.35, 95% CI 0.08-0.62， P= . 01; 表3)、蔬菜消费(β=0.36, 95% CI 0.06-0.65， P= .02点; 表4)和体力活动(β=3.73, 95% CI 1.99-5.46， P<措施; 表5)．因此，假设1-3得到了支持。模型3中与健康行为显著相关的其他变量为年龄(β= -0.12, 95% CI -0.23 ~ -0.01， P移民身份(β= -0.33, 95% CI为-0.56 ~ -0.10， P一般健康状况(β= -0.24, 95% CI为-0.41 ~ -0.08， P=.01)， SNS隶属度(β=0.23, 95% CI 0.05-0.42， P=.02)食用水果;(β= -0.33, 95% CI -0.59 ~ -0.08， P= . 01);年龄(β= -0.87, 95% CI -1.60 ~ -0.13， P一般健康状况(β= -1.92, 95% CI为-3.00至-0.83， P教育程度(β=1.28, 95% CI 0.29-2.27， P=.01)。然而，每个模型只能解释每种健康行为中的一小部分差异。

关于在线健康信息搜索行为与酒精消费之间关系的假设( 表6)和坚持服用高血压药物( 表7)均不获支持。对于模型3中的其他变量，健康素养(β=0.44, 95% CI 0.24-0.63， P<.001)与酒精消费量显著相关，最终模型解释了2.0%的酒精消费量方差( R ²= .02点, P<措施)。年龄(β= -0.27, 95% CI -0.51 ~ -0.02， P教育水平(β= -0.58, 95% CI为-0.90 ~ -0.25， P健康素养(β= -0.32, 95% CI -0.62至-0.03， P=.03)与高血压药物依从性显著相关，模型3解释了5.0%的方差( R ²= 0。 P<措施)。

只有7.38%(198/2680)的受访者报告他们曾通过互联网寻求健康信息;在682名表示使用互联网的受访者中，这占29.0%(198/682)。这与2013年皮尤互联网与美国生活项目(Pew Internet & American Life Project)数据显示的66%的西班牙裔互联网用户在网上寻求健康信息的行为大相径庭。 21］．这种差异可能反映了本研究中华盛顿高地和因伍德地区较低的社会经济地位，这可能限制了参与者支付互联网接入的能力。另外，我们没有特别询问通过移动电话访问互联网，受访者可能在他们的回答中没有考虑到这种访问方式。因此，在我们的样本中，在线健康信息搜索行为的实际比率可能高于我们在WICER调查中捕获的比率。

以Bodie和Dutta的电子健康使用综合模型为指导[ 33]、人口统计学、情境和文化程度因素被检验，以确定哪些变量与在线健康信息搜索行为显著相关，作为确定在在线健康信息搜索行为与健康行为之间关系的假设检验中控制哪些变量的初步步骤。与在线健康信息搜索行为相关的重要人口统计学变量是年龄较大、教育水平较高和出生在美国。教育水平和移民身份与先前的研究一致[ 55- 58];然而，年龄与在线健康信息搜索行为的关系与现有研究形成了对比[ 55- 57］．这可能是因为老年人对在线健康信息的兴趣越来越大。超过一半的样本年龄大于40岁(1850/2680,69.03%)，19.70%的样本年龄大于65岁(528/2680)。与我们之前使用较大WICER样本的分析一致[ 27]，更糟糕的健康状况和缺乏高血压与参与者的在线健康信息搜索行为有关。

之前的研究已经证明，在线健康信息搜索者倾向于改善他们的健康行为。 59- 61］．控制人口统计学、情境和文化程度因素，本研究测试了关于西班牙裔在线健康信息搜索行为与健康行为之间关系的5个假设:水果消费、蔬菜消费、体育活动、酒精消费和高血压药物依从性。尽管只有一小部分样本报告了在线健康信息搜索行为，但在线健康信息搜索行为与果蔬消费和体育活动正相关。我们的研究表明，搜索在线健康信息的人可能比不搜索的人消耗更多的水果和蔬菜，并报告更多的体育活动。然而，平均水果和蔬菜消费量和体育活动水平明显低于美国疾病控制和预防中心的指导方针[ 62］．此外，这些模型只能解释一小部分方差。因此，这些发现虽然有希望，但必须谨慎解释。

相比之下，在线健康信息搜索行为与饮酒或高血压药物依从性没有显著相关性，这与之前的研究不一致[ 63- 66］．这有几个可能的原因。首先，其他研究没有包括大量的西班牙裔移民，结果可能会根据这些人口特征而有所不同。其次，可能缺乏针对西班牙裔的药物依从性和酒精消费的在线内容，这可能会限制在线寻求此类信息的动机。第三，Shabab等人的一项研究[ 66]表明，在线健康信息可能对所有类型的健康行为都不一样有效，这可能有助于解释为什么我们的发现在各种健康行为上存在差异。

除了假设检验，本研究还揭示了人口统计学、情境和文化程度因素之间的关系，这些因素在与5种健康行为相关的回归中作为控制变量。健康行为与年龄(果蔬消费、药物依从性)、教育水平(体育活动、高血压药物依从性)和移民身份(果蔬消费)等人口统计学特征之间存在显著相关性。在移民身份方面，与之前的研究一致[ 67， 68，外国出生的西班牙裔参与者可能比美国出生的参与者吃更多的水果和蔬菜。我们的研究结果表明，年轻人可能比老年人吃更多的水果，有更高的体育锻炼水平，这与现有的文献形成了对比。 69- 71］．我们的研究结果还表明，受过高等教育的人更有可能参加体育活动，更有可能坚持高血压药物治疗方案。至于后者，与教育程度及年龄有关的调查结果与现有文献不一致[ 72， 73结果显示，较低的教育程度和较大的年龄与服药依从性呈正相关。造成差异的一个原因可能是我们的研究专门关注高血压药物的依从性，而不是一般的药物依从性。

就环境因素而言，健康状况不佳与更多的水果消费和体育活动有关。这与Shim的[ 74他们发现，那些认为自己健康状况不佳的人在网上搜索健康信息后，更有可能改变自己的行为。虽然之前的研究表明高血压与饮酒和体育活动等健康行为显著相关[ 75]，我们的研究没有显示高血压和健康行为之间的显著关联。

此外，文化素养因素与一些健康行为有关:社交网站会员与水果消费有关，健康素养与饮酒和药物依从性有关。先前的研究表明，经常访问SNS的研究参与者愿意通过这些网站与他人交流与健康有关的问题，并交换健康信息[ 76- 78］．一项针对美国2.3万人的大型调查显示，41%的受访者曾使用社交媒体作为健康信息资源;94%的用户选择Facebook来寻求与健康相关的信息[ 77］．因此，SNS会员与健康行为之间的关联的一种解释是，SNS会员可能会使用这些网站寻找或讨论与健康饮食有关的健康信息，例如吃水果。社交网络有潜力作为传播健康信息、促进健康行为的渠道，特别是通过用户档案、论坛、博客、评论、搜索查询和标签为社交网络成员量身定制。 79］．

此外，我们的研究发现，健康素养较高的参与者更有可能减少饮酒[ 80- 82]以及坚持高血压药物治疗与以往研究一致[ 83， 84］．健康素养的差异往往与影响健康行为的社会人口因素有关[ 33， 45］．西班牙裔是努力提高卫生素养的一个重要目标，因为与其他族裔群体相比，他们的卫生素养水平较低[ 85］．充分的健康素养是直接影响健康行为和影响在线健康信息搜索行为作为改善健康行为战略的先决条件[ 86］．事实上，尽管我们在研究中单独定义了有效的健康信息寻求行为，但它是医学研究所健康素养定义的一个维度[ 38］．

在我们的研究中，在线健康信息搜索行为与一些健康行为之间的显著关联，以及我们的文化素养因素(健康状况、社交网络会员资格)与水果消费、酒精消费和高血压之间的显著关联表明，需要在两个领域采取策略来促进西班牙裔在线健康信息的使用。首先，必须加强与卫生素养和在线卫生信息搜索行为相关的技能。在网上查找健康信息对那些健康知识水平较差和与在线健康信息搜索行为相关技能有限的人提出了挑战[ 87- 89]和大多数现有的搜索工具都要求具备较高的计算机知识，才能最佳地使用[ 90， 91］．其次，易懂的在线健康信息对于满足拉美裔的信息需求是必要的，这样在线健康信息才会被认为是有用的[ 92- 94］．我们的样本中超过一半的人难以理解与他们的医疗问题有关的书面信息。此外，网上健康信息很少以西班牙语提供[ 95]而西班牙语在线健康信息通常要么是高级阅读水平，要么质量很差[ 88］．一些作者建议，网上信息的阅读水平应达到七年级或八年级的水平[ 93， 94]，但对于那些卫生素养较低的人来说，这可能太高了。此外，由于所有参与者都是西班牙裔，且主要来自多米尼加共和国，因此本研究没有明确检查，但专家建议，指定人群的文化信仰和价值观也应反映在在线健康信息的内容中，以鼓励易于使用和健康行为的改变[ 96， 97］．我们的研究可能为了解生活在华盛顿高地和因伍德社区的西班牙裔的特征提供了基础，这可能会更有战略意义地支持在线信息的传播[ 11］．

这项研究有几个潜在的局限性。首先，由于样本的非概率性和我们样本中的西班牙裔主要来自多米尼加共和国的事实，概括性是有限的;我们的样本没有反映美国拉美裔的社会经济地位、文化和健康状况的异质性[ 11， 34， 98， 99］．二是网民举报网上健康信息查询行为的比例可能被人为抬高;互联网用户的数量很可能被低估了，因为WICER的调查没有直接询问这个问题。相反，这是根据表示在线健康信息搜索行为或使用社交网络的唯一受访者数量计算得出的。第三，数据是横断面的，而不是纵向的，因此在线健康信息搜索行为与健康行为之间不可能得出因果推论。第四，因为所有的测量都是自我报告，所以回忆偏倚和社会可取性偏倚[ One hundred.可能影响了参与者的反应。第五，我们对健康素养和计算机素养的衡量标准比用于选择和分析变量的概念模型中更广泛的定义更窄。特别是，在缺乏使用测量的情况下，仅凭SNS会员资格可能无法准确反映计算机素养的整体水平。第六，调查采用多名社区卫生工作者面对面访谈的方式进行。虽然采访者接受了严格的培训和监督，但采访者之间的差异可能会影响调查结果[ 101］．然而，双语社区卫生工作者的面对面调查管理对于WICER研究的成功至关重要，因为研究样本中西班牙裔在研究中的代表性不足，卫生素养水平较低。最后，与在线健康信息搜索行为相关的问题没有明确询问手机的使用情况，参与者在回答中可能没有考虑过这种访问互联网的方式。考虑到拉美裔更可能通过手机而不是台式电脑访问互联网，这一点可能尤其重要。 21］．例如，皮尤拉美裔中心报告称，与非拉美裔相比，拉美裔更有可能通过移动设备访问互联网;76%的西班牙裔使用移动互联网，而非西班牙裔的这一比例为60% [ 102］．由于我们只询问了参与者使用“互联网”的情况，因此有可能参与者没有将使用移动互联网计算为使用互联网。因此，本研究可能低估了调查对象的在线健康信息搜索行为。

据我们所知，这是第一次大规模研究在线健康信息搜索行为和西班牙裔人群健康行为之间的关系。尽管单个研究的结论应该仔细解释，但这项研究的数据表明了基于信息学的健康干预的潜在途径。考虑到在线健康信息搜索行为与3种健康行为(水果和蔬菜消费和体育活动)之间有希望的联系，需要努力提高西班牙裔获取和理解健康信息的能力，并提高在语言、可读性水平和文化方面适合的在线健康信息的可用性。