电子健康素养量表在老年糖尿病病人中的信效度检验及其健康素养影响因素分析

电子健康素养量表(The eHealth Literacy Scale，eHEALS)是由Norman等

在2006年提出的，该问卷共8个条目，主要测量网络用户在寻求、应用网络健康知识时的自我感觉技能

。eHEALS量表早期运用于教育学领域，经日本

、韩国

、意大利

、西班牙

等国的学者在本国人群中检验发现具有较好的信效度。近年来，已有学者将该量表运用于健康领域

。随着互联网的蓬勃发展，网络已成为重要的健康咨询平台

，改变了获取健康资讯的方式方法

。但目前网络健康信息良莠不齐，而我国缺乏针对老年人的电子健康素养评估工具，本研究旨在对老年糖尿病病人进行eHEALS的信效度检验，以适应在我国文化和互联网背景下老年糖尿病病人健康素养的评估，分析相关的影响因素。

为了避免市场的容量、价格和产品成本波动对公司利润的影响，笔者分别把两种模式下的单价、单位变动成本、销量和固定成本四个相关因素对利润的影响程度，称之为“敏感系数”，依次分析风险程度[2]，见表5[1]。

同时，由于科室同时接收10名左右的硕士博士研究生轮转，需处理好进修医师和硕士博士研究生之间的关系。一般说来进修医师与研究生之间并无理论学习上的冲突，而如果安排手术时出现上台人数限制时，由于现阶段医学研究生相对更缺乏动手机会，在和进修医师沟通后应尽量安排研究生上台，作为教学干事可提前做好解释工作。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2019年12月—2020年7月，采用便利抽样法，抽取常州市、镇江市、重庆市3所三级甲等医院住院治疗的糖尿病病人为研究对象。纳入标准：符合1999年世界卫生组织糖尿病诊断标准；年龄≥65岁，有读写能力，能独立完成调查问卷的填写；自愿参加本试验的病人。排除标准：有视力或听力障碍的病人；痴呆或精神异常病人。病人均签署知情同意书，自愿参与本研究。

1.2 研究工具

1.2.1 一般资料问卷

信度分析结果显示量表的Cronbach′sα系数为0.967。

研究对象eHEALS得分为(23.08±8.00)分。单因素分析发现不同年龄、文化程度和病程的老年糖尿病病人eHEALS得分差异有统计学意义，见表3。

采用相关分析法进行项目分析。结果显示各条目得分与总分之间的相关系数为0.818～0.937(

<0.001)，表明总分和各条目之间存在正向的高度关联。见表2。

电子健康素养量表是由Norman等

在2006年研制出，量表共8个题目，各题均采用“非常不同意”“不同意”“说不清”“同意”“非常同意”回答，计分分别为1分、2分、3分、4分、5分。该量表的Cronbach′s α系数为0.88。结构验证时抽取一个公因子，特征根为4.479，贡献率为56%。

1.3 研究方法

经原作者同意后，由1名具有中英双语背景的护理硕士与1名有半年英国学习经历的研究人员分别将原量表翻译成中文。研究者参与将二者的翻译合并和记录，再请2位熟练掌握中英文的研究者将该量表回译成英文。研究者参与合并回译量表及记录，将终版回译量表与原量表提交给1位英籍护理专家，评审翻译回译效度。研究者以访谈的形式咨询专家和病人的意见，对量表进行文化调试。参与者包括15名内分泌科护理人员及5例糖尿病病人。研究者收集并记录修改意见。研究小组将修订完成的问卷发放给符合研究标准的病人，由病人自行填写。

1.4 样本量

2.3.1 内容效度

1.5 统计学方法

2 结果

2.1 纳入对象的一般资料

结果显示各条目的CVI为0.823～0.912，总量表的CVI为0.911。

2.2 项目分析

当时曾有媒体报道，“Reserve Primary Fund基金648亿美元资产中逾60%遭到投资者赎回，在债券上的亏损迫使其跌破面值至0.97美元，该基金随后宣布停止赎回”，逾60%赎回、跌至0.97美元，中投是否因此而亏损？据汪建熙透露，9月15日美国当地时间一开市，中投立刻问Primary：如果赎回怎样？对方答：赎回价还是1美元。中投立即下达指令：赎回。每份1美元，保住了本金。而在当地时间早晨8点，中投以1美元价格发出赎回指令，之后的下午1点钟，基金净值就下跌至0.97美元，停止赎回。就在那个北京的晚上（是美国的白天），有1500亿美元规模的资金逃离美国的货币市场基金。

2.3 效度分析

依据量表信效度检验的样本量为条目数的5～10倍

，本问卷共15个条目，需调查150人，考虑有10%问卷不合格，最终需调查165人。

本研究共发放问卷165份，回收有效问卷156份，有效回收率为94.5%，其中男性93人，女性63人，年龄(68.9±4.9)岁，病程(7.7±5.9)年。详见表1。

2.3.2 结构效度

中文版eHEALS量表的KMO值为0.913，Bartlett检验

<0.01(

=2 139.682)，认为该量表适合做因子分析。抽取1个公共因子，特征根为4.576，贡献率为59.98%。各项目载荷见表2。

生物类实验室包括生物学、生理学、分子生物学、微生物学、病理学、毒理学、药理学、临床药学、中药药理、药物植物学、生物技术、细胞房、动物房、同位素等实验室，其中生化试剂、有毒有害物质、病原微生物、动物传染病、遗传伤害物质等是安全环保防控点。

2.4 信度分析

一般资料问卷由研究者自行设计，项目包括年龄、性别、文化程度、家庭平均月收入等。

2.5 影响老年糖尿病病人电子健康素养的单因素分析

1.2.2 电子健康素养量表

2.6 影响老年糖尿病病人电子健康素养的多因素分析

将年龄、文化程度、病程作为自变量进行多元逐步回归分析，3个自变量全部进入方程。年龄对eHEALS得分呈负向影响，年龄越大，eHEALS得分越低；文化程度越高，eHEALS得分越高；病程越长，eHEALS得分越低。详见表4。

小学语文素质教育的中心任务就是培养学生的语文能力，而其能力的核心是掌握和运用语言文字的能力。要有较高的听说读写能力，就要有丰富的知识和生活经验的积累。作为小学生，不可能有丰富的直接经验。因此，从书本中积累知识，从而获得间接经验是积累的最佳途径。东汉刘向就曾经这样说过：“书犹药也，善读之可以医愚。”可见阅读对小学生而言何等重要。怎样培养小学生阅读品质呢?这是摆在小学语文教师面前的一个不可回避的课题。笔者认为，培养小学生阅读品质，首先要搞清楚“阅读品质”的内涵。所谓阅读品质，就是指阅读行为、阅读作风上所表现的思想、认识等的本质，它包括阅读的兴趣、阅读的习惯、阅读的价值观、阅读的感受和体验等方面。

3 讨论

据统计，我国截至2016年12月网民规模达7.31亿人，互联网普及率达到53.2%

。2018年，国务院印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》为今后的发展明确了方向，一项调查发现在健康咨询网站用户中关于糖尿病等疾病的咨询量排名第二

。此外，我国即将步入深度老龄化社会，医养结合需依托智慧医疗才能满足病人需求，但老年人在使用网络过程中缺乏应用和决策能力，可能会被质量参差不齐的信息误导从而不利于疾病的治疗和护理。因此，本研究探讨eHEALS量表在我国老年糖尿病病人中应用具有重要意义，为今后在该人群中继续相关研究奠定了基础。本研究显示中文版eHEALS量表有良好的信效度。一般认为量表的信度系数在0.8～0.9即非常好

。本研究中Cronbach′s α系数为0.967，与英文版eHEALS量表的Cronbach′s α系数 0.88相比，本次研究结果的内部一致性更好。研究认为条目的CVI≥0.78、总量表CVI≥0.80可以判定为内容效度良好

，本研究各条目的CVI为0.823～0.912，总量表CVI为0.911，内容效度良好。英文版eHEALS提取了1个公因子，即电子健康素养维度，贡献率为56%，本研究采用主成分分析法，抽取的1个公共因子总方差解释率为59.98%，各条目在相应因子上的载荷值均>0.6，说明该量表结构合理。重测信度一般需要间隔2～4周，对于出院的老年病人存在失访风险，此外，由于尚无测量电子健康素养的外部准则，中文版eHEALS量表经过翻译、回译、访谈和量表的信效度检验，内容符合测量学要求，因此本研究未进行重测信度及校标关联检验。

本研究通过多因素分析发现：年龄越大、病程越长，eHEALS得分越低；文化程度越高，eHEALS得分越高。年龄是选择使用互联网新技术的重要影响因素，有研究描述了数字世界成长起来(数字原住民)和千禧年后使用数字技术(数字移民)的人群区别，并定义了数字原住民的典型出生日期为1980

。数字原住民成长于互联网环境，对使用互联网技术更加自信，数字移民则需要学习互联网使用技能。随着年龄增加，身体机能和决策能力的下降，因此eHEALS得分越低。研究发现受教育程度较低的病人使用互联网与医生交流个人健康信息、饮食、体重和活动情况，或下载相关疾病APP到移动设备的概率低

，这与本次调查结论一致。本研究中参与调查者平均病程7.7年，病程对eHEALS得分的影响未见报道，可能随着病程的增长，病人已掌握糖尿病相关知识，对使用互联网学习糖尿病知识持消极态度有关。

爱国主义教育基地资源融入“纲要”课程，既能增强“纲要”课程教学的亲和力和针对性，充分发挥“纲要”课程思想政治教育的主渠道作用，又能有效发挥爱国主义教育基地的教育功能。

4 小结

汉化的eHEALS有良好的信效度，有利于临床工作人员评估老年糖尿病病人使用互联网的技能水平。本研究不足之处有：纳入对象仅为老年住院病人，出院后随访困难，故未检验重测信度，电子健康素养的相关研究处于起步阶段，国内尚未见其他量表，故未检验校标关联度。健康素养是集健康知识、态度、技能与行为为一体的概念

， 但是目前eHEALS得分尚无明确的界定标准，因此在今后研究中需进一步探索。

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