世界卫生组织强调，公共卫生是大多数西方国家政策议程上的一个重要议题。在网上为广大民众提供保健信息和服务方面作出了相当大的努力。这些努力可能有助于改善人们对健康问题的知识、与专业人员的健康沟通、关于健康问题的决策、正确使用卫生服务以及改善照顾自己的方式等方面的结果[ 1- 3.]。然而，当健康信息和服务转移到网上时，需要考虑平等问题。在线信息和服务还会侵犯边缘化人群的权利和自主权，从而剥夺他们的权利[ 4]，进一步巩固了他们的地位。数字不平等研究通常考虑特定人群如何从在线服务中受益，并表明最有可能遇到健康问题的人一般也不太可能从互联网中受益[ 5]。在这方面，大多数注意力集中在年龄、种族和民族以及获得在线健康方面的社会经济差异。在数字不平等研究中，个人健康方面的实际福祉作为互联网接入决定因素的研究要少得多[ 5]。在考虑时，它往往被简化为二进制术语或单一的自评健康量表。在这项研究中，我们将重点放在一般人群中，并将具有不同健康状态的人(与一般功能和福祉有关)使用互联网来获得积极的健康结果的方式作为出发点，例如，在确定一个人可能遭受的医疗状况或做出更好的与健康有关的决定时。我们试图通过关注与互联网接入阶段和在线健康结果相关的不同健康状况来提供深入的情况。本文围绕3个目标展开:为了揭示(1)互联网接入(包括互联网态度、物质接入、互联网技能和互联网健康使用)对在线健康结果的重要程度，(2)不同的健康状态(身体功能、社会功能、心理健康、感知健康和身体疼痛)对获得互联网接入和结果的重要程度，以及(3)年龄和教育差异调节健康状态对互联网接入的贡献。

资源与占用理论认为，互联网接入是继态度、物质获取、技能和使用之后的一个占用过程[ 6]。对互联网持积极态度是使用在线健康信息和服务的第一步[ 6]。因此，物质接入包括有互联网连接和提供互联网接入的所需设备，如台式机、笔记本电脑、平板电脑和智能手机[ 6， 7]。随着西方国家互联网连接的迅速增加，材料(设备种类和质量)的差异越来越成为这一阶段人们关注的话题[ 7]。使用互联网所需的技能包括操作技能(使用互联网的基本操作)、信息导航(查找、选择和评估在线信息来源)、沟通技能(利用在线交流和互动来理解和交流意义，获取社会资本)和内容创作技能(创造不同类型的优质内容)[ 8]。在当前环境中，最后一种访问类型涉及到对普通人群可用的不同类型的在线健康应用程序的使用。

先前的研究表明，网络态度直接影响物质获取、网络技能发展和网络使用[ 9]。物质获取与网络技能和网络使用都有显著的关系。拥有台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机和智能设备的个人随时随地都可以连接到互联网，并有更多机会发展各种技能和使用机会[ 7]。互联网技能影响在线活动的类型，并在将用途转化为实际成果方面发挥着至关重要的作用。 10]。所有阶段都有自己的决定依据，相互作用形成累积的数字不平等，并直接影响切实的卫生成果[ 9， 10]。因此，我们假设:

对于本文的第二个目标，我们将重点放在与一般人群的一般功能和福祉有关的一系列健康状况[ 11]。我们首先考虑的是身体机能，或健康对各种机能活动的干扰程度，如参加体育运动、搬运杂货、爬楼梯或走路。其次，我们考虑社会功能，或健康对正常社会功能活动(如拜访朋友)的干扰程度。第三，心理健康涉及一个人的总体情绪，包括抑郁、焦虑和心理健康。第四，健康感知是指一个人对当前个人健康状况的整体评价。最后，我们考虑身体疼痛的程度。我们预计这些健康状况会影响互联网接入的不同阶段，因为几项研究表明，在患有疾病的人群中，与健康有关的互联网使用率很高[ 12]。然而，关于这种关系的证据是不确定的。 12]，因为其他研究显示，自称身体健康的人更有可能使用互联网获取健康信息[ 13]以及健康状况不佳会阻碍某些阶段的互联网接入[ 1， 14]。对于不同的健康状况，因果关系可以从两个方向进行论证，因为健康受损可能导致与健康有关的互联网使用以了解具体情况，但也可能限制例如某些设备的使用或互联网技能的发展。由于本研究的主要目的是评估健康状况与互联网接入之间的关系，我们提出以下无方向性假设:

图1阐述了建立在假设基础上的研究模型。该模型反映了资源和占有理论[ 6]通过展示理论的核心(互联网接入的4个阶段)和考虑个人分类不平等(在这一贡献中，5种健康状态)。互联网健康结果部分反映了4个互联网接入阶段的潜在益处或结果。

概念模型 图1显示不同的健康状态有望支持或抑制互联网接入，并因此获得积极的健康结果。在这项研究中，我们进一步关注年龄和教育的调节作用，这代表了数字不平等研究中重要而常见的细分类型[ 5]。我们研究了5种健康状况对互联网接入的贡献在多大程度上存在年龄和教育差异。我们预计65岁以上(老年人)用户的贡献与总人口相比会更强，教育程度较低的用户与教育程度较高的用户相比会更强。老年人和受教育程度较低的人更有可能认为自己的健康状况有限，并实际受到影响[ 15]。进一步研究年龄和教育程度对互联网接入的调节作用，对于解释互联网健康结果的差异很重要。这种方法进一步支持针对不同年龄和教育群体的健康信息和服务的发展，以及为这些特定群体的卫生保健系统的未来规划。

这项研究使用了在线调查，并利用了在荷兰收集的样本。为了获得人口的代表性样本，我们使用了专业的市场研究组织PanelClix。该小组的成员每完成一项调查，就会得到一小笔奖励。在荷兰，98%的人口使用互联网，在社会人口构成方面非常接近一般人口。我们的目标是获得年龄在18岁以上的约1700名受访者的数据集。最终，在两波研究中收集了1730份回复，两波研究都在一周内进行。第一波调查(2020年4月;N =2227)专门用于收集背景变量，包括本贡献中感兴趣的主题的不同健康状态。此外，调查还包括与COVID-19有关的问题。完成这项调查所需的平均时间为15-20分钟。 The survey in the second wave (November 2020; n=1730, 77.7%) was administered among respondents of the first wave and involved questions around the different internet access stages, including internet motivation, material access, internet skills, internet health use, and health outcomes. The reason for administering a second survey among respondents of the first wave was a practical one: as the background variables were already collected, more space was available for questions related to internet access. Of the respondents of the first survey, 1730 (77.7%) completed the second survey. The average time required to complete this second survey was 20 minutes. During the first wave, 3 amendments to the sampling frame were made to ensure the representativeness of the Dutch population. Accordingly, the analyses revealed that respondents’ gender, age, and formal education largely matched official census data. This was also the case for the sample that resulted from the second wave. See 表1概述。

两项在线调查都是在马洪的[ 16]的建议，即在网上调查的第一页设置一份资料页，潜在受访者在查阅调查前须在方格内打勾表示同意。这项调查使用软件来检查缺失的回答，并提示用户做出回应。两项调查均在10名互联网用户中进行了两轮试点测试。根据所提供的反馈进行了修改。第二轮没有提出重要意见。

为了遵守对隐私的要求，在数据文件保存到研究人员的计算机之前，通过从数据集中剥离IP地址来匿名化收集的数据。

互联网的态度采用取自数字动机量表的3个项目[ 17]。来衡量 材料的访问，我们总共考虑了7种用于连接互联网的不同设备:台式机、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能电视、游戏机和智能设备(例如，活动追踪器;均值3.43，标准差1.53)。 互联网技能通过互联网技能量表的概念来衡量[ 9]。一项包含20个项目的测量被构建起来，其中每个项目以5分制进行评分。对于与健康相关的互联网使用，我们使用了6个项目，要求受访者指出他们在特定的在线健康活动中使用互联网的程度。一个6分制的量表被应用作为一个有序的水平测量。使用方差旋转的主成分分析来确定项目是否涵盖了更多的潜在集群，但事实并非如此。所有项目都保留在一个特征值大于1.0的单一因子中，共同占总方差的59%。为 健康结果的调查中，我们用了4个指标来代表人们对健康相关成就的满意度。所有构念均表现出较高的内在一致性;看到 表2。

所考虑的5种健康状况的测量方法改编自荷兰版医疗结果研究简表一般健康调查(SF-20) [ 18]。这一工具使受访者能够评估他们的一般健康状况，并产生代表不同健康状况的综合摘要分数。除了身体疼痛外，我们将量表标准化，得分越高代表功能越好 身体机能， 社会功能， 心理健康， 健康观念, 身体的疼痛（ 表3）.

性别被作为一个二分变量，年龄被直接问到。教育数据是按学位收集的。这些人随后被分为低(即没有文凭或小学或[较低]中学教育文凭)和高(即学院和大学)教育水平两组。

为了测试第一个假设的关系，我们与Amos 23 (IBM公司)应用了路径分析。为了获得一个全面的模型拟合，我们纳入了Hair等人建议的指标[ 19): χ²的比率 χ²对其 df、标准化均方根残差(SRMR<0.08)、塔克-刘易斯指数(TLI>0.90)、比较拟合指数(CFI>0.95)、近似均方根误差(RMSEA<0.06)。这些拟合指标通常用于表示3类模型拟合:绝对拟合、简约拟合和增量拟合。我们在健康状态变量之间添加了协变量。网络态度、物质获取、网络技能、网络健康使用和健康结果之间的相关性不高，不足以引起多重共线性担忧。为了检验年龄和教育的调节作用，我们应用了多组分析。首先，对每个子组分别估计模型，以确定其对每个组的可接受拟合。然后，采用多组分析来检验各因素的显著性 χ²的区别。

为了检验假设的关系，我们从检验路径分析的基本假设开始。正态、峰度和偏度与可接受的标准没有显著差异，并且没有超出理论上预期的异常值或多重共线性。给出了结构模型，并对其系数和方差进行了解释 图2。拟合统计结果表明模型拟合良好: χ²₅= 23.68; χ²/ df= 4.74;SRMR = 0.01;TLI = 0.96;Cfi =1.00, rmsea =0.05 (90% ci 0.03-0.07)。直接、间接和总路径系数的大小和显著性显示在 表4。使用自举程序检验间接效应的显著性[ 20.]和蒙特卡罗方法评估调解[ 21， 22]。

除H1c外，关于互联网接入阶段和结果(H1-H4)的第一种假设得到了支持。网络态度对网络健康使用具有负向直接通路，总效应为0。对于其他假设，所有的直接和间接路径都是正的和显著的。看到 表4。

关于第二组假设(关于健康状况)，首先 表4表明身体功能与所有4个互联网接入阶段(支持H5a-d)直接或间接相关。身体机能对网络态度、物质获取和网络技能有积极影响，但对网络健康使用有消极影响。其次，社会功能与网络态度、网络技能和网络健康使用直接或间接相关(支持H6a,c,d)。社会功能对网络态度有负面影响，对网络技能和网络健康使用有正面影响。有一个小的间接负贡献的材料获取(部分支持H6b)。第三，心理健康对网络态度有正向影响，对物质获取和网络健康使用有负向影响(支持H7a,b,d)。对互联网技能没有显著的直接或间接贡献(排除H7c)。第四，感知健康对物质获取、互联网技能和互联网健康使用有直接的积极贡献(支持H8b-d)。对互联网态度没有显著的贡献(拒绝H8a)。最后，身体疼痛对互联网态度和物质获取有积极的贡献(支持H8a,b)。 There are positive indirect contributions to internet skills and internet health use (partly supporting H8c,d).

我们测试了 χ²2个特定年龄组(<65岁和≥65岁)和2个教育群体(低和高)之间的差异。结果显示，对于年龄( χ²/ df= 3.716, P<措施，TLI=0.946, CFI=0.994, RMSEA=0.04 [95% CI 0.03-0.05]) and education ( χ²/ df= 2.944, P<措施，TLI=0.962, CFI=0.996, RMSEA=0.03 [95% CI 0.02-0.05]), there are moderation effects on the overall model χ²。 表5显示了两个年龄组和两个教育程度组之间的直接通径系数比较结果。

关于年龄和互联网接入， 表5表明老年人网络态度对物质获取和网络技能的直接路径系数显著较大。此外，互联网态度对65岁以下人群的互联网健康使用有负面影响，对健康结果有正面影响。高龄组的物质获取对网络技能的贡献略大，网络技能对网络健康使用的贡献略小。就年龄和不同的健康状况而言 表5揭示了在65岁以下人群中，身体机能对互联网态度、物质获取和互联网技能有积极的贡献，而对互联网健康使用有消极的贡献。在年龄最大的年龄组中，身体机能对上网态度的影响仅为正。65岁以下人群的社会功能对网络态度有负向影响，对网络技能和网络健康使用有正向影响，而在老年人中没有直接的显著影响。在65岁以下人群中，心理健康对网络态度有正向影响，对物质获取和网络健康使用有负向影响。在老年人群体中，对物质获取和互联网技能有积极的贡献。心理健康对网络健康使用的负面影响在年轻群体中显著更大。在这一群体中，感知健康对网络态度有负面影响，对物质获取、网络技能和网络健康使用有积极影响。在高年级群体中，物质获取存在负向贡献。最后，身体疼痛对两个年龄组的互联网态度、年轻人的物质获取和老年人的互联网健康使用都有负面影响。

在教育和互联网接入方面， 表5表明互联网态度对物质获取的贡献在受教育程度较低的人群中更大。此外，网络态度对这一群体的网络技能有积极的贡献。在受教育程度较低的群体中，对互联网技能的物质获取的贡献也更大，而在受教育程度较高的群体中，对互联网健康使用的贡献更大。在受教育程度较低的群体中，互联网技能对互联网健康使用的贡献更大。在不同的健康状态下，研究结果表明，低教育程度组的身体功能对互联网态度的贡献更显著，而高教育程度组对物质获取的正向贡献更大。在社会功能方面，高学历群体对网络态度有负向影响，而对物质获取有正向影响。在受教育程度较低的群体中，对互联网技能和互联网健康使用有积极影响。在心理健康方面，高学历群体对网络态度的正向贡献和对物质获取的负向贡献更大。就感知健康而言，在受过高等教育的群体中，物质获取有显著影响。此外，在受过高等教育的群体中，对互联网健康使用有更大的显著影响。 Finally, in the higher-educated group, there is a negative effect of physical pain on material access.

本文旨在提供与荷兰人口不同健康状况相关的数字不平等的全面观点。这项研究的第一个目标是揭示互联网接入过程在多大程度上对获得健康结果很重要。互联网态度增加了改善物质获取、互联网技能发展和互联网健康使用的可能性，这表明使在线健康应用程序对更大范围的人群具有吸引力是一个重要目标。在本研究中，物质获取被认为是使用设备的多样性，具有高度相关性，因为它与互联网技能和互联网健康使用有显著关系。拥有不同设备的个人随时随地都可以连接到互联网，他们有更多机会开发互联网技能和使用在线健康应用程序。反过来，使用在线健康应用程序需要互联网技能。访问阶段的顺序性质并不表明，改善物质访问将自动导致更好的互联网技能，或者高水平的互联网技能将自动导致大量与健康相关的互联网使用;然而，所有阶段都是必要条件。结果进一步显示，所有4个接入阶段都直接有助于获得积极的健康结果，这表明，为了使普通人群能够获得在线医疗保健，干预措施应重点关注 同时在所有的舞台上。例如，可以通过考虑在线健康信息和服务的可访问性和可用性问题，通过提供设备捐赠等计划来获得物质，通过针对不同健康状况的人的需求量身定制的培训计划来获得互联网技能，以及通过提高认识计划来改善在线健康应用程序，从而改善态度。这种方法需要政府、公共、私人和非营利部门组织的合作。

本文的第二个目标是揭示普通人群中不同的健康状况在多大程度上与互联网接入阶段相关，从而与互联网健康结果相关。研究结果证实，将健康作为互联网态度、物质获取、互联网技能、互联网健康使用和健康结果的预测因素，数字不平等研究将受益。然而，总的结论是，我们应该超越单一的自我报告健康指标，因为一般人群中不同的健康状况对不同的互联网接入阶段有独特的贡献:

关于我们的第三个目标，总的结论是，健康状况对互联网接入阶段的贡献因年龄和教育而异。关于年龄的主要发现是:

关于教育的主要发现是对于那些有 较低的教育程度:

应该注意一些限制。首先是研究的横断面设计，它不允许确认关于健康状况和互联网接入之间关系的因果推论。此外，我们关注的是一般人群，不同健康状况的基线状态略有不同。当针对更多与5种健康状况相关的严重疾病患者时，效果可能会更强，尽管这不是本研究的目的。最后，我们鼓励进一步进行定性研究，重点研究不同健康状况的人在使用互联网支持其健康需求时遇到的障碍和促进因素。

为了获得积极的健康结果，并使普通人群能够获得在线医疗服务，干预措施应同时关注互联网态度、物质获取、互联网技能和互联网健康应用程序。然而，需要考虑平等问题，数字不平等研究将受益于将健康作为所有4个互联网接入阶段和健康结果的预测因素。此外，在普通人群中进行的研究应该超越单一的自我报告健康指标，因为身体功能、社会功能、心理健康、感知健康和身体疼痛都对互联网接入阶段表现出独特的贡献。总的结论是，不同的健康状况以不同的方式影响互联网接入阶段，从而影响互联网提供的与健康有关的机会。使这个问题更加复杂的是，这种影响受到年龄和教育程度的影响。