老年慢性病病人电子健康素养现状及影响因素

胡宇帆，陈 璐，邓 悦，张远星，何 磊，季翠玲

1.南京中医药大学护理学院，江苏 210023；2.南京中医药大学鼓楼临床医学院；3.南京大学医学院附属鼓楼医院

电子健康素养（eHealth literacy）是指个体在电子信息资源中获取、理解和评价健康信息，并利用这些信息解决健康问题的能力[1]。我国第七次全国人口普查数据显示，60 岁以上老年人口为2.64 亿人，超1.8 亿老年人患慢性病，患1 种及以上慢性病比例为75%[2]。老龄化与数字化成为国际社会发展主流趋势[3]，积极老龄化是应对全球人口老龄化挑战的首要政策，智慧养老成为未来养老服务发展大方向[4]。研究显示，我国老年人电子健康素养合格率为11.1%，患有慢性病的老年人合格率为8.6%[5]，且影响电子健康素养各因素间的作用路径尚不清晰，信息获取综合模型（comprehensive modle of information seeking，CMIS）[6]认为在数字环境下，完备的外界支持可提升人们的信息管理效能，改善电子健康素养，现有研究大多讨论两两之间的关系[7-8]，缺乏三者之间的关系与机制研究。故本研究依据该理论旨在探讨家庭关怀指数与信息自我效能对电子健康素养的影响路径，尝试从新的角度为构建老年慢性病病人健康教育管理策略提供理论依据。

1 对象与方法

1.1 对象

采用便利抽样法，选择2022 年3 月—8 月在南京鼓楼医院住院的老年慢性病病人为研究对象。本研究问卷包括一般资料9 项、3 种量表共5 个维度，根据结构方程模型样本量应为观测变量个数10～15 倍计算原则，本研究共14 个观察变量，考虑15%失访率，确定样本量至少为161 例。纳入标准：1）符合国际疾病分类（International Classification of Diseases 10，ICD-10）中慢性病诊断标准[9]；2）有电子通信设备使用习惯；3）年龄≥60 岁；4）意识清楚，格拉斯哥评分（GCS）为15分；5）签署知情同意书。排除标准：1）伴有认知、语言障碍者；2）同期参与其他研究者。本研究已获得南京大学医学院附属鼓楼医院伦理委员会批准（批准号：2021-381-01）。

1.2 调查工具

1.2.1 一般资料调查表

包括性别、年龄、家庭月收入、居住地址、居住方式、婚姻状况、付费方式、文化程度以及主动查找健康信息频率。

1.2.2 电子健康素养量表（eHealth Literacy Scale)

该量表由Norman 等[1]开发，我国学者郭帅军等[10]汉化，用于评估个体判断、决策及应用网络健康信息的能力。量表分为网络健康信息与服务的应用能力、评判能力和决策能力3 个维度，共8 个条目。每个条目以1～5 分计分，总分为8～40 分，＞32 分为合格，得分越高则电子健康素养越高，本研究中该量表Cronbach's α系数为0.932。

1.2.3 信息自我效能量表（Information Self-Efficacy Scale）

该量表由Pavlou 等[11]编制，用于评估个体对其信息搜寻、比较与评价时的信心。量表共3 个条目，每个条目采用1～5 分评分法，总分为3～15 分，≥13 分为高水平效能，10～12 分为中等水平效能，＜10 分为低水平效能[12]。本研究中该量表Cronbach's α 系数为0.919。

1.2.4 家庭关怀度指数量表（Family APGAR Index）

该量表由我国张作记[13]进行修订。量表共5 个条目，采用Likert 3 级评分，总分为0～10 分，≥7 分为家庭关怀度良好，4～6 分为一般，≤3 分为差。本研究该量表Cronbach's α 系数为0.812。

1.3 资料收集及质量控制

对研究人员进行统一培训，严格按照纳入及排除标准筛选研究对象。研究者向病人说明本研究目的及意义，并告知资料严格保密；病人签署知情同意书后，告知病人根据实际情况独立填写，因疾病或其他原因无法填写时，研究者逐一询问病人并记录。填写完成后研究者当场回收问卷并审核，数据双人录入，并随机抽取10.0%的数据进行复核。本研究共发放问卷250份，排除15 份无效问卷，最终回收有效问卷235 份，有效回收率为94%。

1.4 统计学方法

使用Excel 建立数据库，采用IBM SPSS 26.0 及AMOS 26.0 统计软件进行数据分析。定性资料采用频数、百分比（%）进行描述，符合正态分布的定量资料采用均数±标准差（±s）进行描述。采用t检验、方差分析比较不同病人电子健康素养得分情况，多元线性回归分析老年慢性病病人电子健康素养的影响因素，Harman 单因素法检验共同方法偏差，Pearson 相关分析探讨变量之间的关系，根据相关分析结果构建结构方程模型，并应用Bootstrap 法验证模型。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 老年慢性病病人电子健康素养得分情况

老年慢性病病人电子健康素养量表得分为（22.11±8.59）分，合格率为14.04%，其中应用能力、评判能力及决策能力得分分别为（15.25±5.98）分、（4.56±1.96）分、（2.30±1.02）分。

2.2 老年慢性病病人电子健康素养影响因素的单因素分析（见表1）

表1 老年慢性病病人电子健康素养影响因素的单因素分析（±s，n=235） 单位：分

表1 老年慢性病病人电子健康素养影响因素的单因素分析（±s，n=235） 单位：分

项目性别分类P男女统计值t=2.395 0.017年龄F=0.633 0.930居住地址F=41.621＜0.001文化程度F=87.635＜0.001家庭月收入F=90.633＜0.001付费方式t=0.215 0.358居住方式F=3.961 0.421婚姻状况t=0.653 0.691每个月查找健康信息频率F=132.201＜0.001家庭关怀度F=67.654＜0.001信息自我效能60～69 岁70～79 岁≥80 岁城市乡镇农村小学及以下初中高中及以上＜3 000 元3 000～5 000 元＞5 000 元医保自费独居夫妻同住子女同住在婚其他从不1～3 次4 次 或5 次＞5 次差一般良好低水平中等水平高水平例数132 103 148 65 22 74 58 103 102 87 46 103 93 39 213 22 24 164 47 209 26 71 112 41 11 11 124 100 151 74 10电子健康素养得分23.28±8.08 20.60±9.02 22.32±8.66 21.83±8.40 21.50±9.07 26.30±7.79 22.74±7.75 18.74±8.24 16.48±7.81 24.51±6.37 30.04±4.70 16.17±7.63 25.75±5.40 29.10±7.03 22.21±8.69 21.09±7.68 19.38±9.29 22.24±8.35 23.02±8.97 22.13±8.49 21.88±9.60 12.85±6.45 23.63±5.05 30.63±3.38 34.55±2.07 8.73±2.41 19.31±7.92 27.04±6.46 18.15±7.56 28.59±5.01 33.80±1.62 F=109.321＜0.001

2.3 老年慢性病病人电子健康素养影响因素的多因素分析

以老年慢性病病人电子健康素养得分为因变量，单因素分析中有统计学意义的变量为自变量，进行回归分析，自变量赋值见表2，结果显示，性别、居住地址、家庭月收入、每个月查找健康信息频率、家庭关怀度及信息自我效能进入回归方程，可解释老年慢性病病人电子健康素养的70.1%。详见表3。

表2 自变量赋值情况

表3 老年慢性病病人电子健康素养影响因素的多元线性回归分析结果

2.4 老年慢性病病人电子健康素养与家庭关怀度、信 息自我效能的相关性（见表4）

表4 老年慢性病病人电子健康素养与家庭关怀度、信息自我效能的相关性（r 值）

2.5 老年慢性病病人信息自我效能在家庭关怀度与电子健康素养间的中介作用

采用Harman 单因素法检验共同方法偏差结果得出第1 公因子方差解释率为29.66%，不存在明显共同方法偏差。采用AMOS 26.0 建立以家庭关怀度为自变量，电子健康素养为因变量，信息自我效能为中介变量的中介效应模型，见图1。根据因子载荷量及修正指数对模型进行修正，删除因子载荷量小于0.6 的条目，结果提示模型拟合效果良好，见表5。模型显示，家庭关怀度对信息自我效能和电子健康素养有直接正向预测作用（P＜0.01），信息自我效能在家庭关怀度与电子健康素养间起部分中介作用（P＜0.01），中介效应（0.414）占总效应（0.870）的47.59%，变量间相互效应见表6。

图1 老年慢性病病人信息自我效能在家庭关怀度与电子健康素养间的中介效应模型

表5 模型整体拟合优度指标

表6 中介模型变量间作用效应

3 讨论

3.1 老年慢性病病人电子健康素养现状

本研究结果显示，老年慢性病病人电子健康素养得分为（22.11±8.59）分，合格率为14.04%，略高于李少杰等[5]调查研究结果（11.1%）。原因可能与纳入病人的类型及互联网使用习惯存在一定差异有关。本研究结果还显示，男性相对于女性电子健康素养水平更高，可能因为我国传统文化中男性作为家庭经济支撑，具有更强的健康责任意识，对健康信息的需求更迫切。收入水平越高、居住地址越靠近城镇的病人拥有更宽阔的健康信息获取渠道[14-15]，对健康信息的检索更加便利，更易获得外界的网络技术支持等。提示医护人员应重点关注女性、农村、低收入的老年慢性病病人对健康信息的需求与获取渠道，以增加弱势群体对互联网的使用。

3.2 老年慢性病病人家庭关怀度、信息自我效能与电子健康素养的相关性

本研究结果显示，家庭关怀度与信息自我效能对老年慢性病病人的电子健康素养有直接预测作用。与相关调查研究结果[16]一致。家庭、朋友和社会对于老年人在物质经济、情感层面的支持关怀程度高，或当老年人需要支持时，他们的高度参与均有利于提高老年人对数字资源的获取与利用。良好的信息自我效能可以促进个体准确获取健康信息行为的养成，有助于增进个体健康信息搜寻、鉴别能力[17]。提示护理人员对老年病人进行数字资源的健康教育时，应强化病人对家庭关怀的积极感受，加强社会支持，提升互联网+护理服务的可及性和有效性，以提升老年慢性病病人信息自我效能，激发老年人实践科学、有效搜寻、鉴别数字健康信息行为。

3.3 老年慢性病病人信息自我效能在家庭关怀度与电子健康素养间的中介作用

本研究结果显示，家庭关怀度既可对电子健康素养产生直接影响，也可通过信息自我效能的部分中介作用对其产生间接正向影响。家庭的关怀及帮助决定了老年病人在面对数字资源时的思考与行为，在提升电子健康素养的过程中起关键作用[18]。家庭关怀度较低的病人无法得到充分的外界网络技术支持或支持受限，进行数字健康信息相关活动时动力或信息较低，即信息自我效能较低；而较低的信息自我效能影响个体对数字健康资源获取的准确性，从而不利于电子健康素养的提升；相反，家庭关怀度较高的病人拥有充足的物质经济、心理情感及网络技术支持，利用信息技术完成数字健康资源获取与利用更容易，即信息自我效能较高，而较高的信息自我效能促使病人积极获取数字健康资源，并正确鉴别与应用相关信息，从而促使电子健康素养水平的提升[19]。根据CMIS 模型，面对数字信息时，可通过提高个体代际支持及信息载体效用度，增加信息自我效能感，进而使电子健康素养得到改善[6]。医护人员应加强对病人家庭关怀指数与电子健康素养的关注与评估，以家庭关怀度影响电子健康素养的路径为依据，制定个性化、精细化的干预策略，从代际支持、医院-社区-家庭联动等方面提升病人关怀度。未来可针对老年慢性病病人建立电子健康素养预警模型，以快速、准确识别低水平电子健康素养人群，及时提供针对性干预护理。

4 小结

本研究为横断面研究，研究样本量相对较少，今后还需进一步开展多中心、大样本研究，纳入更多相关变量进行纵向研究，了解老龄化快速发展和数字社会交汇时代病人数字融入变化，寻找其他可能的作用机制，并对研究结果加以论证。