消费者使用“谷歌医生”:一项关于健康信息寻求行为和导航需求的调查

介绍

互联网提供了许多主题的丰富信息。它在日常生活中的普遍存在意味着它是许多消费者的共同信息来源[1]。许多消费者使用它来获取与健康有关的信息[2-5]。因此，若干研究调查了互联网在保健方面的作用及其对消费者与其保健专业人员之间传统关系的影响[6-10]。传统上，保健专业人员一直是保健信息的主要来源，通过病人教育提供信息[11]。消费者现在有更多的机会获得信息，更有可能获得更多的信息，并能够在照顾自己的健康方面发挥更大的作用[11]。

消费者在保健方面也发挥重要作用，特别是考虑到慢性健康状况的负担日益加重的趋势[12]。这种情况往往需要日常的自我管理。在澳大利亚，用于慢性疾病的年度支出估计为110亿澳元[13]。在国际上，一些慢性疾病已被列为十大主要死亡原因[14]。因此，各项举措应侧重于支持患有慢性疾病的消费者更好地管理其病情。

互联网在健康相关方面的普及使其能够用于支持自我管理。事实上，许多研究已经调查了互联网作为健康信息来源的受欢迎程度[2，3.，5，15-17]。在美国，80%的互联网用户使用互联网获取健康信息[3.]。与没有慢性健康问题或残疾的互联网用户相比，有慢性健康问题或残疾的互联网用户似乎更喜欢使用互联网获取健康信息[18]。虽然澳大利亚的数据较少，但2010年的一项研究[5]表明，澳大利亚近80%的互联网用户访问互联网获取健康信息。尽管在卫生信息方面广泛使用网络，但一些研究已经确定了获取基于网络的卫生信息的障碍[19-22]。互联网上可获得的健康信息的数量[19-22]，大量劣质信息[19，20.，23]，以及缺乏严格的出版指南[19]是一些例子。此外，2001年对消费者在网上寻求健康信息的情况进行的一项审查确定了导致潜在错误信息的因素，以及如果消费者获取误导性信息并据此采取行动可能造成的伤害[19]。因此，有必要更好地了解消费者基于网络的健康信息寻求行为(HISB)，以更好地支持消费者的自我管理。

许多研究探讨了消费者基于网络的HISB的特点[3.-5，23-44]。然而，在有慢性健康状况的消费者的背景下，大多数研究似乎集中在特定的慢性健康状况[24，26，28-32，34-38]，年龄[33，41]或少数民族[40]，或者涉及普通人群，包括没有慢性健康问题的消费者[3.-5，23，25，27，39]。这些研究结果对其他人群的适用性可能有限。我们认为，在具有各种慢性健康状况的健康信息消费者群体中探索基于web的HISB可以促进识别基于web的HISB的一般特征或趋势;然后可以将这些特征与现有和未来针对特定人群的研究进行比较。

最近进行了一项定性研究，研究对象是网络健康信息的消费者，他们被确定患有一种或多种慢性健康状况[20.]。本研究探讨了参与者的基于网络的HISB，并确定了一些潜在的相关特征。然而，这些特征是否适用于更广泛的人群尚不清楚。一项大规模定量研究探讨了有慢性健康问题的消费者的特点以及互联网和非互联网用户的比例[42]，并无大规模定量研究检视消费者在上述质性研究中所报告的HISB特征的广度[20.]。例如，以前的研究已经调查了与健康有关的互联网使用频率等特征[45]和消费者查找基于网络的健康信息的经验[46]。在具有各种慢性健康状况的健康信息消费者的背景下，基于web的HISB的特征，如在互联网上寻求的健康信息类型和寻求基于web的健康信息的原因，尚未定量确定。

与网上HISB有关，由[20.]，是健康素养、电子健康素养和患者激活的概念。许多研究已经确定了健康素养[47-51]和电子健康知识[52，53作为查找、获取和利用高质量健康信息进行卫生保健管理的重要技能。患者激活被定义为患者相信他们“在自我管理护理、与提供者合作和保持健康方面发挥重要作用”。他们知道如何控制自己的状况，保持身体机能，防止健康衰退;他们有技能和行为习惯来管理自己的病情，与卫生服务提供者合作，保持健康功能，并获得适当和高质量的护理。”[54]。一些证据支持健康素养和患者激活之间的统计显著关系[55，56]。然而，据我们所知，迄今为止还没有研究调查了电子健康素养与患者激活之间的关系。

尽管在获取所需的基于web的健康信息方面存在上述障碍，但使用Internet寻找健康信息仍然是一种普遍的活动。因此，除了了解消费者基于web的HISB、电子健康素养和患者激活情况之外，研究人员尚未探索消费者是否难以找到基于web的健康信息，并表明他们希望得到支持以找到这些信息(即导航需求)。虽然一项定性研究的结果表明，消费者可能需要支持干预措施[20.]，这一发现是否适用于更广泛的人群还有待确定。此外，没有研究检查导航需求的潜在决定因素或预测因素。一旦对导航需求的理解和对有导航需求的人口比例的估计得到确定，未来的研究就可以探索消费者在不同人群内部和不同人群之间对支持干预措施的偏好，例如具有特定慢性健康状况的人群，这将更好地支持消费者的自我管理。

因此，本研究旨在达到以下目标:(1)估计有导航需求的消费者在慢性病患者网络健康信息消费者中的比例;(2)描述有导航需求的消费者的以下特征:基于网络的HISB、患者激活和电子健康素养;(3)探索预测这些消费者导航需求的变量。

方法

概述

通过Qualtrics平台开发了一份基于网络的调查问卷，以确定有导航需求的消费者比例，并探索他们的人口统计数据、基于网络的HISB、电子健康素养和患者激活情况。

本研究的伦理批准由科廷大学人类研究伦理委员会(HR06/2013)授予。

参与者及招聘

本研究的目标人群是居住在澳大利亚的有慢性健康状况的成人网络健康信息消费者。如果参与者同意这项研究并表明他们符合以下标准，他们将被纳入这项研究:(1)能够轻松地用英语阅读和写作，(2)年龄在18岁或以上，(3)使用互联网查找有关他们健康的信息，(4)至少有一种慢性健康状况。

招聘是由Qualtrics通过与基于网络的调查研究公司ResearchNow合作进行的，该公司拥有大量不同类型的参与者，并有能力选择符合特定资格标准的代表性样本[57]。

样本大小

患病率研究采用保守参数确定样本量[58-我们对患病率估计的重点是有导航需求的目标人群的比例(目标1)。在没有文献报道这种患病率的情况下，我们使用了以下参数:预期人口比例为50%，95%置信区间，估计精度水平在真实人口比例两侧的5%以内。这些参数表明所需的样本量为385名参与者[58]。为了考虑潜在的无效回答，所需的样本增加到400名参与者(两侧精度水平为4.9%)。这一样本量也被认为足以进行描述性和推断性统计分析，以实现其他目标。研究公司被委托完成提交的400份问卷的配额。

调查问卷的发展

初步问卷构建

有关导航需求及网上HISB的问题及回应项目，主要来自一项定性研究的访谈问题及参与者的回应[20.使用互联网的慢性健康状况的健康消费者。确保上述定性研究中口头提出的问题[20.]适用于书面问卷，访谈问题的措辞由首席研究员在研究小组其他研究人员的审查下修改。同样，决定选择哪些访谈问题被包括作为调查问题是由主要研究员与研究小组合作作出的。在与所有作者讨论后，增加了补充这些问题和便于统计分析的其他项目。问题类型是李克特式5分量表和多项回答、多项选择选项的混合。在相关的情况下，选择题有助于输入“其他”回答，然后手动编码以供分析。为了减轻问题中可能出现的选择偏差，每个选择题的回答项目顺序在适当时随机化[59]。为了减少问题的数量，从而减少被调查者的疲劳，采用了适应性提问[59]。

电子健康素养量表(eHEALS)是衡量感知电子健康素养的一项措施[60]和PAM-13 [61]，分别用于评估电子健康素养和患者激活程度。这两份量表的效度和信度均已评估[54，60-68]，并获得各自作者/许可人的许可而成立。

初步试验

40个已完成的回答(最终样本的10%)被用来对问卷进行初步测试。本阶段招募的参与者与我们的测试样本符合相同的资格标准，并由Qualtrics通过ResearchNow招募。从试点样本的参与者被排除在测试样本的参与，以减轻反应偏差。

试点测试的目的是评估对问题和回答项目的理解，并检查无效或不良回答的问题。鼓励与会者在每个问题后的空白处就问题和回答项目的可理解性提出意见。

问卷调查改进

根据参与者在试点测试中的反馈，对问题和回答项目的措辞进行了一些修改，并以网络形式提出了供填写的问题。首先，问卷启用了“注意力过滤”问题;因此，增加了响应项来识别无效的响应(例如，“我正在注意;请在本行选择“不同意”。本问卷包含三个注意过滤器:两个问题指示参与者选择某个选项，一个回答项目指示参与者不选择该项目。这些注意力过滤器被插入到问卷中需要较长时间注意力的部分(例如，长问题或有许多回答项目的问题)。第二，修改回复率较低的问题的措辞，并尽可能将这些问题标记为强制回答，以便于统计分析。为了确保参与者被允许回答“不适用”的强制回答问题，尽可能提供了“其他”选项，并提供了自由文本空间来解释他们的情况。第三，从试点测试的平均调查完成时间被传递给Qualtrics，以确定测试样本的“持续时间过滤器”。根据Qualtrics的建议，持续时间过滤器的时间参数计算为平均试点问卷完成时间的三分之一，并排除了在短于预期时间内完成问卷的参与者。 All questions and response items were examined by the research team to ensure readability and face validity prior to survey administration.

flesch - kinkaid等级水平测验[69]进行了测试，以测试问卷的可读性，包括知情同意和资格筛选页面，以比较参与者报告的教育水平。

可靠性测试

48名参与者(约10%，允许延迟接受或完成问卷的情况下额外的参与者)在完成问卷2周后被邀请重新接受问卷，以确认eHEALS和PAM-13对报告值的重测信度。

分析

概述

所有统计分析均使用SPSS version 21进行。使用描述性统计来解决目标1。使用描述性统计、Pearson相关和多元线性回归来解决目标2。进行了双变量和多变量二元逻辑回归来解决目标3。eHEALS和PAM-13的评分根据作者的说明计算，并用于回归建模(目标2和3)。

回归分析中需要测试的所有变量都是通过强制输入法输入的，因为与逐步方法等其他方法相比，这种方法对数据的随机变化更稳定[70]。年龄、性别和教育水平等人口统计变量与其他测试变量一起输入，因为这些变量已被确定为使用基于网络的健康信息的潜在贡献者[40，71]。考察居住在主要城市或农村地区的人口变量也被纳入回归模型，因为农村已被确定为互联网接入的潜在障碍[5]。考虑到我们人口统计变量的分类性质，低频率或零频率的类别与其他类别合并在一起，在合乎逻辑的情况下，允许有效的统计结论。为了说明，对于“age”变量(参见表1)，不到1%的参与者表示他们的年龄在55-64岁以上;因此，65- 74,75 -84和85+类别与55-64年龄类别合并，并重新标记为55+进行推理统计分析。类似地，对于驻留变量的远程性(参见表1)，少数与会者表示他们居住在偏远地区;这一类别与农村或区域地区汇总，以便对主要城市地区与农村/区域/偏远地区进行比较。这些汇总类别的决定是由主要研究人员与研究团队内的所有其他研究人员讨论后做出的。显著性水平(alpha)设为P< . 05。

导航需求

上文使用了术语“导航需求”，指的是报告难以找到所需的基于web的健康信息并希望获得支持的个人。由于文献中没有关于导航需求的客观测量方法，我们从操作上定义了这一术语，即个人认为他们至少“有时”难以找到所需的基于网络的健康信息(标准1)，并表示他们希望帮助找到所需的基于网络的健康信息(标准2)。

为了进行数据分析，这些参与者被认为是总受访者的一个子集，并进行了描述性比较(目标1和2)。对于目标3，使用二元逻辑回归将该子集与样本的其余部分进行比较，以确定导航需求的预测因子。

可靠性测试

检验eHEALS和PAM-13可靠性的统计程序[60，62，64-68]在我们的研究中得到了重复(目标2，患者激活和电子健康素养)。这些检验包括内部一致性(Cronbach alpha)和类内相关系数(ICC)。通过双向混合效应模型评估ICC [72]使用绝对协议定义，ICC(3,1)。这一决定是考虑到我们问卷的自我报告性质，以及我们评估参与者在测试和重新测试之间对PAM-13和eheal反应的一致性的意图。每项测试的结果均与协助解释的相关准则一并考虑[72，73]。

结果

总结

该调查于2014年5月进行。为了获得我们提交的400份问卷的目标，ResearchNow从他们不同的参与者池中共邀请了1104个人。在这1104人中，1027人同意参与(93.03%同意)。1027例受试者中，514例(50.05%)符合我们的入选标准，400例(77.82%)完成了问卷调查。

在完成2周后的复测样本中，48名参与者中有47名同意再次参与(98%同意)。其中，43人第二次完成问卷(91%完成)。

我们问卷的Flesch-Kincaid Grade Level，包括知情同意和资格筛选问题，导致可读性得分为8.0。

有导航需求的消费者比例

如上所述，如果参与者同时满足标准1和标准2，则他们在操作上被定义为具有导航需求。为了评估标准1，参与者被要求用李克特5分量表(从不，很少，有时，大部分时间，总是)对他们难以在网上找到所需健康信息的频率进行评分。共有216名参与者(54.0%)表示他们至少有时经历困难，从而满足标准1。

为了评估标准2，参与者表明他们是否需要帮助寻找所需的网络健康信息。共有365名参与者(91.3%)符合这一标准。

共有205名参与者(51.3%)满足导航需求的标准1和标准2。在使用基于网络的健康信息的慢性病患者中，有导航需求的消费者比例估计为51.3% (95% CI 46.4%-56.2%)。

人口特征

在400名参与者中，61.3%为女性(245/400)，41.0%报告具有大学水平的教育(164/400)，66.5%(266/400)报告位于澳大利亚主要城市地区(见表1）.对有导航需求和没有导航需求的参与者的人口统计数据进行了描述性比较表1;这些比较作为导航需求的潜在预测因素的显著性检验将在后面加以说明。总体而言，有导航需求和没有导航需求的参与者之间的人口统计学特征似乎具有可比性(见表1）.值得注意的例外包括25-34岁有导航需求的参与者比没有导航需求的参与者比例更高(34.6%比25.1%)，45-54岁有导航需求的参与者比没有导航需求的参与者比例更低(14.6%比26.7%)。报告的慢性健康状况差别很大，涉及主要器官的情况最为普遍(见多媒体附录1）.

基于网络的健康信息寻求行为

有导航需求和没有导航需求的参与者之间基于web的HISB的描述性比较表2-4(以及…多媒体附录2-4）.未进行显著性检验，因为多重反应项目不允许独立分析变量。

据报告，所寻求的保健资料类别差别很大;然而，与没有导航需求的参与者相比，有导航需求的参与者似乎寻找更多类型的健康信息(见多媒体附录2）.同样，当比较有导航需求和没有导航需求的参与者时，有导航需求的参与者似乎更多地使用基于web的健康信息来源(见多媒体附录3）.

最常见的是，参与者在互联网上寻找信息，以获得更多的信息和参与他们的自我保健(见表2）.在比较有导航需求和没有导航需求的参与者时，我们发现有导航需求的参与者似乎在寻找基于网络的健康信息，因为他们对自己的健康专业人员不太满意，但对管理自己的状况不太感兴趣(见表2）.然而，与没有导航需求的参与者相比，有导航需求的参与者似乎更多地根据获得的健康信息采取行动(见多媒体附录4）.

大多数参与者(94.5%(378/400))报告说，他们至少在某些时候与卫生专业人员讨论了来自互联网的卫生信息。这种行为的原因暗示着寻求专业意见，以及进一步从事自我管理的愿望(见表3）.与卫生专业人员讨论基于web的健康信息的这些原因在有和没有导航需求的参与者之间似乎是相似的。一个值得注意的例外是，与没有导航需求的参与者相比，有导航需求的参与者与卫生专业人员讨论以"了解更多信息"的比例更高。

同样，98.8%(395/400)的参与者报告说，他们至少在某些时候不会与卫生专业人员讨论来自互联网的健康信息。不总是与卫生专业人员讨论基于网络的卫生信息的常见原因包括:不想在卫生专业人员面前使自己难堪，以及认为卫生专业人员没有时间讨论在互联网上查找的卫生信息(见表4）.

患者激活和电子健康素养

总结

表5和6分别描述基于PAM-13和eHEALS的患者激活和电子健康素养得分。与没有导航需求的参与者相比，有导航需求的参与者总体上显得不那么活跃表5)，电子卫生知识水平较低(见表6）.

协会

PAM-13与eHEALS评分呈正相关(r= 50,P(见<措施)表7）.在将性别、年龄组(与“55+”参照组相比)、教育程度(大学与非大学教育程度)和居住地(主要城市与农村)变量纳入多变量模型后，PAM-13得分的唯一统计显著预测因子是eHEALS得分(P<措施)。

可靠性测试

通过Cronbach alpha对测试样本(n=400)和复测样本(n=43)评估PAM-13和eHEALS的内部一致性。使用ICC(3,1)评估相对重测信度，以评估测试样本子集(即n=400中的n=43)在重测时的总体重测信度。可靠性测试的结果表明，内部一致性良好，测试-重测可靠性极佳(见表8）.

导航需求预测器

在将年龄、性别、受教育程度(大学与非大学)、居住地(大城市与农村)、PAM-13分数和eHEALS分数纳入多元模型后，只有年龄(P=.02) -特别是45-54岁年龄组(P= 0.048) - eHEALS评分(P<.001)是有统计学意义的航海需求预测因子(见表9）.

总体而言，二元逻辑回归分析中使用的预测变量(人口统计变量、PAM-13和eHEALS分数)解释了18.7%的导航需求方差，使用Nagelkerke的R进行测量²［70]。

根据调整后的比值比(adjusted OR)， 45-54岁的参与者有导航需求的可能性是55岁及以上参与者的0.51倍。换句话说，与55岁及以上的参与者相比，45-54岁的参与者不太可能有导航需求。此外，eHEALS得分较低的参与者，即较低的电子健康素养，更有可能有导航需求。

讨论

主要研究结果

据估计，大约一半人口(51.3%，95% CI 46.4-56.2)寻求基于网络的健康信息并患有慢性疾病的消费者有导航需求。这些消费者报告说，至少在寻找所需的健康信息方面存在一些困难，并表示希望在互联网上找到所需的健康信息。年龄和感知到的电子健康素养水平与消费者的导航需求有关(表9)，我们的研究表明，大多数人(91.3%)，包括那些没有报告难以在网上找到所需健康信息的消费者，仍然需要某种形式的指导。鉴于澳大利亚总人口中约75%的人报告至少有一种慢性健康状况[74]，接近75%的澳洲人可以上网[5]，近80%的互联网用户使用互联网进行与健康有关的活动[5]，看来澳大利亚总人口中相当大比例的人可能愿意接受某种形式的指导，以便找到所需的基于网络的健康信息。先前的定性研究[20.建议卫生专业人员可以在帮助消费者找到所需的网络健康信息方面发挥作用。我们将利用现有数据在其他地方探讨这种援助和其他类型的援助。

这项研究的结果表明，患有至少一种慢性疾病的消费者希望更多地了解自己的健康状况，消费者寻求信息作为帮助管理自己病情的一种方式。这些发现支持了文献中关于健康消费者使用互联网作为一种帮助自我管理的机制[6，7，11，26]。当比较有和没有导航需求的参与者时，这项研究发现，有导航需求的参与者似乎从更多种类的来源寻找更多类型的基于网络的健康信息。因此，本研究补充了现有文献，提供了一些关于基于web的具有导航需求的消费者HISB的描述性特征。

大多数参与者报告说，他们与卫生专业人员讨论了基于网络的卫生信息;最常见的原因是确定卫生专业人员对检索到的卫生信息的意见。只有10.3%的参与者表示，当他们不同意健康专家的建议时，他们会使用互联网查找健康信息。虽然没有低估这些参与者的比例，但这表明患有慢性健康状况的消费者主要出于卫生专业人员提供的建议以外的原因使用基于网络的健康信息。总的来说，这些发现似乎与研究一致[6-8研究互联网在消费者健康专业关系中的作用，因为互联网有潜力更好地促进这种关系。然而，在比较有导航需求和没有导航需求的参与者时，该研究发现，有导航需求的参与者不太可能对他们的卫生专业人员感到满意，而且更有可能不与他们的卫生专业人员讨论信息，因为他们不想在他们的卫生专业人员面前使自己尴尬(见表4）.因此，本研究提供了对具有导航需求的消费者的HISB方面的初步见解，并建议卫生专业人员可能需要与消费者进行对话，以更大程度地鼓励讨论使用互联网寻求的健康信息。

在我们的研究中，与没有导航需求的参与者相比，有导航需求的参与者似乎具有较低的患者激活水平和电子健康素养(表5和6）.然而，如前所述，有导航需求的参与者从更多种类的基于网络的来源寻求更多类型的健康信息。此外，有导航需求的参与者更有可能报告说，他们为了获得更多信息，与健康专业人员讨论了通过互联网获取的信息(表3）.这些发现表明，尽管似乎更渴望获得信息，但有导航需求的参与者找到此类信息的能力较差(电子健康素养较低)，并且对自己的搜索能力缺乏信心(患者激活度较低)。这加强了为有导航需求的消费者提供帮助的必要性，并进一步证明需要进行更多的研究来解决导航需求。

进一步使用PAM-13和eHEALS测量，我们的数据显示PAM-13和eHEALS之间存在适度但统计学上显著的相关性(r= 50,P<.001)，支持患者激活与感知到的电子健康素养之间的关系，并证实了其他研究[55，56]。这些发现扩展了文献，即患者激活似乎是电子健康素养背景下的一个突出概念，并表明即使在考虑了年龄、性别、教育水平和居住地(大城市与农村)等人口统计变量后，这种关联仍然存在。而自我感知的电子健康素养是指个人为自我管理目的获取和利用基于网络的健康信息的自我感知能力[52]，患者激活是指个体对自我管理相关的行为库、能力和知识的自信[54]。鉴于这两个概念有明显的重叠，那些自认为有动力并有能力和知识自我管理其病情的健康信息消费者也可以被认为更善于利用互联网进行自我管理。

eHEALS和PAM-13的效度和信度已经得到了很好的验证[54，60-68]。我们的内部一致性和重测信度分析证实了这两种仪器在当前样品中的可靠性。鉴于可靠性是有效性的先决条件[75]，以及这两种测量方法的预建立效度，这些测量方法在我们的样本中也可能是有效的。通过使用这两个指标作为预测导航需求的关键概念的代理，我们相信我们关于导航需求预测因子的结论是经验证明的。

优势与局限

这项研究的一个关键优势在于我们开发问卷的整体方法。具体来说，使用注意力过滤器和持续时间过滤器有助于确保我们的参与者提供完整和有效的回答。合并两个量表(PAM-13和eHEALS)与先前的有效性和可靠性的证据允许从数据中得出值得信赖的结论。使用强制响应最小化了丢失数据的可能性;只有一个参与者的PAM-13分数不能通过在量表中选择几个“不适用”选项来计算。根据对类似目标人群进行的定性研究，使用与网上HISB和导航需求有关的问题和回答项目[20.]，提供了初步的经验验证。这意味着，与没有从消费者角度创建项目的问卷调查相比，我们研究中消费者基于web的HISB特征和导航需求可能更准确地反映目标人群。此外，我们使用随机化的反应项目可以明显减轻反应偏差。

确保我们的问题容易被我们的参与者理解的步骤有:邀请参与者对我们的试点调查的理解程度发表评论，面对我们的研究团队的有效性检查，以及使用Flesch-Kincaid等级水平测试。可读性得分8.0表示至少接受过8年级正规教育的参与者能够理解问卷[69]。根据我们参与者的人口统计数据，这表明99.5%的参与者(398/400名参与者)能够理解问卷中的问题和回答项目。

虽然我们要求Qualtrics收集澳大利亚人口的代表性样本，但有关他们这样做的抽样技术的信息并未披露。如前所述，缺乏澳大利亚互联网使用背景下的人口统计数据，限制了我们将该样本与国家人口统计数据进行比较的能力。此外，代表性样本并不一定转化为随机样本。鉴于我们的患病率研究的样本量计算采用随机抽样技术，我们的研究的精度水平不能准确确定，并不能保证外部有效性。然而，根据一份报告[76]来自澳大利亚健康与福利研究所(AIHW)，我们样本中心血管疾病(22%对29.8%)和精神健康状况(20%对25.5%)的人口患病率与患病率相当，这是我们样本中三种最常报告的疾病中的两种(表2）.然而，这种比较并没有考虑到互联网用户和非互联网用户之间这种情况的流行程度的差异。此外，我们的样本是患有慢性疾病的消费者，而美国卫生研究院的报告[76[]表达了患病率在整个澳大利亚人口中的比例。然而，我们的样本量足以进行所需的分析，并且考虑到适度的样本量和参与者的不同人口统计学特征，我们的发现似乎可以应用于更广泛的人群。

我们研究的另一个限制是对基于web的HISB领域使用多项回答、多项选择问题来生成该领域的全面描述。选项的排列意味着数据只是描述性的报告;将需要更大的样本，以便于在应答者群体之间进行比较。同样，这些多项回答、多项选择题的重测信度也无法确定。

本研究没有确定用于访问基于web的健康信息的设备或平台。某些网站提供适合移动设备使用的版本，应能改善人们获取基于网络的健康信息的机会[77]。此外，我们的问卷没有明确探讨社交媒体作为健康信息来源。这些回答是通过“其他”选项(表5)，但并没有达到文献报道中所建议的程度，社交网站正成为许多用户普遍获取信息的热门来源[42]。据报道，这类社交网站在美国慢性疾病患者中不太受欢迎[42，据报道，它们的使用正在增加。78]。

进一步的研究

尽管人们认为卫生专业人员是网上卫生信息最值得信赖的来源[79]，我们的研究表明，他们在引导消费者获取基于网络的健康信息方面的作用似乎没有被消费者充分利用。因此，我们建议进一步调查这一作用未得到充分利用的原因，并认为应该从消费者和卫生专业人员的角度进行探讨。一旦获得更深入的了解，进一步的研究可以探索各种卫生专业目前的作用，并调查提供导航指导的实用方法。虽然卫生专业人员利用社交网络技术提供指导等举措[80]和“资讯处方”[81-85，据我们所知，这些举措并没有考虑到消费者的导航需求，这代表了未来发展的主题。

虽然年龄和感知到的电子健康素养水平被发现是导航需求的统计显著预测因子，但我们的多元二元逻辑回归模型中包含的变量仅解释了消费者被确定为导航需求的18.7%的方差。与消费者导航需求相关的其他变量仍未被探索，这些变量可能会提示个性化的方法来支持导航需求。因此，我们建议进一步调查确定导航需求的其他预测因素。

可以预期，电子健康知识水平较高的消费者不太可能有导航需求。事实上，我们的研究就是这样。我们的研究还发现，与55岁及以上的参与者相比，45-54岁的参与者导航需求的可能性要低得多。建议进一步调查以确定这一中年群体的特征，为什么这一特定年龄组与55岁及以上的人群相比不太可能有导航需求，并采取适当的干预措施来满足他们的需求。

患者激活与电子健康素养之间存在正相关，尽管程度不大。在经验数据能够更好地解释这种关系的差异之前，未来旨在解决患者激活或电子健康素养的干预措施应保留这两个结构。最后，鉴于我们探索基于web的健康信息消费者HISB的通用方法，具有各种慢性健康状况，未来专注于特定慢性健康状况的研究可以将他们的发现与本研究进行比较，以确定慢性疾病之间和之间的共性和差异。

结论

这项研究强调了使用互联网和有导航需求的慢性病患者的比例，并报告说，这一人群中的大多数人都希望帮助定位所需的基于web的健康信息。虽然我们确定了一些协会，以帮助确定将受益于导航基于web的健康信息的指导的个人，鉴于大多数人口需要帮助，更普遍的方法可能是有价值的，以帮助所有消费者找到所需的基于web的健康信息。