中老年居民网络健康信息使用习惯与其电子健康素养的关系研究

袁程，魏晓敏，武晓宇，刘惠琳，姜综敏

互联网的快速崛起引领了健康科普的新风向。由于网络传播具备传播速度快、范围广、交互性强、成本低且不受时间、空间限制的特点，健康信息的供需双方对互联网的依赖度越来越高。《健康中国行动（2019—2030年）》指出要广泛利用新媒体开展互联网健康科普工 作［1］，新型冠状病毒感染（简称新冠感染）疫情常态化防控措施的实施亦推动了该领域的发展。电子健康素养是指寻求、理解和评判网络健康信息，以及运用这些信息来处理、解决自身健康问题的综合能力，其与健康行为呈正相关［2-3］，被认为是慢性病患者需要掌握的主要技能［4-5］。国外对电子健康素养的研究起步较早，近年来国内学者对于该领域研究的重视程度也越来越 高［6］。在我国人口老龄化进程不断加快这一背景下，作为慢性病高危人群的中老年人已成为网络健康信息的重要目标受众，然而其电子健康素养合格率却较低［7-8］，这也导致其使用网络健康信息可能存在难度和风险［9］。有研究提示，个体的电子健康素养水平可能与其网络健康信息使用习惯有关联［10-11］，但现有研究的调查对象以年轻群体及特定慢性病患者为主，目前缺乏针对居住于社区的中老年群体的研究。本研究拟分析中老年居民网络健康信息使用习惯和电子健康素养的现状及存在的问题，探讨中老年居民网络健康信息使用习惯与其电子健康素养水平的关系，旨在为提高其电子健康素养水平、发展适合的互联网健康科普服务提供借鉴，助力其实现健康老化。

1 对象与方法

1.1 研究对象 于2021 年6—9 月，采用多阶段抽样法，选取来自上海市社区的中老年人作为研究对象。首先在上海市随机抽取2 个中心城区和2 个郊区，然后在各区随机抽取8～11 个街镇，接着在每个街镇随机抽取1～2 个社区，共抽取51 个社区。最后，采用方便抽样法，在每个社区抽取20 名居民并对其进行问卷调查。根据既往研究结果，中老年居民电子健康素养合格率为11.80%［7］，采用横断面研究样本量估算公式计算样本量。其中α取0.05，Zα/2=1.96，P 取0.118，E 取0.02，计算得到N=999。纳入标准：（1）为本社区的常住居民（过去1 年在本社区的居住时间累计超过6 个月）；（2）年龄≥45 岁；（3）精神健康；（4）有基本的阅读和表达能力；（5）自愿参加本调查且已签署知情同意书。排除标准：患有严重心肺疾病者。本研究通过上海市健康促进中心伦理审查委员会审批（审批号：SHPERC-202201）。

1.2 调查工具

1.2.1 一般资料调查表 由研究者查阅文献后自行设计，调查内容包括居民的性别、年龄、户籍所在地、文化程度、家庭人均年收入、自评健康状况、参加医疗保险情况、同住人、寻求网络健康信息的渠道（关注健康类账号/搜索功能或引擎/健康管理类APP 或小程序/在线健康社区）、使用的网络健康信息来源（商业媒体/ 政府官媒或公共卫生机构/医疗机构/医务人员个人）、转发分享网络健康信息情况、是否参加集体线上学习、是否对网络健康信息持认可态度。

1.2.2 中文版电子健康素养量表（eHEALS） 使用由郭帅军等［12］汉化、修订的中文版eHEALS 对中老年居民电子健康素养水平进行评价。中文版eHEALS 包括3个维度（网络健康信息与服务的应用能力、评判能力、决策能力），共8 个条目，每个条目采用Likert 5 级计分法，“非常不相符”～“非常相符”分别计1～5 分，各条目得分相加即得总分，得分范围为8～40 分，得分越高则提示电子健康素养水平越高。本研究中该量表Cronbach'sα系数为0.956，KMO 值为0.926，提示其信效度较好。

1.3 调查过程与质量控制 由社区卫生服务中心健康教育条线工作人员担任调查员。调查开始前，课题组就调查目的、问卷内容、指导用语、问卷填写要求等内容对调查员进行统一培训。采用现场问卷调查法，调查对象自行填写问卷，若调查对象无法独立完成问卷，由调查员口述问卷内容，调查对象做出回答后，由调查员代为填写问卷。问卷填写完成后，调查员仔细核查问卷有无漏项、书写与逻辑错误，如有漏项及时补填，如发现错误及时改正。将所有条目答案为同一选项或答案呈明显规律性的问卷，以及填写不符合要求的问卷视为无效问卷，并将其剔除。

1.4 统计学方法 采用EpiData 3.1 软件建立数据库，采用SPSS 24.0 软件进行统计分析。采用双人平行录入的方式录入数据，由双人独立根据统一规则对调查数据进行统计分析。计数资料用相对数描述；计量资料以（±s）描述，两组间比较采用两独立样本t 检验，多组间比较采用单因素方差分析。采用多重线性逐步回归（α入=0.05，α出=0.10）分析中老年居民网络健康信息使用习惯及其他潜在候选因素对其电子健康素养水平的影响。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调查对象一般资料 共发放问卷1 061 份，回收有效问卷1 019 份，问卷有效回收率为96.04%。1 019 例中老年居民中，女591 例（58.00%）；年龄为45～89 岁，平均年龄为（63.7±9.2）岁；868 例（85.18%）拥有城镇户籍；文化程度为高中/中专者356 例（34.94%）；自评健康状况为好或较好者585 例（57.41%）；未同时参加基本医疗保险和商业医疗保险者863 例（84.69%）；与晚辈同住者491 例（48.18%）。

2.2 中老年居民网络健康信息使用习惯 寻求网络健康信息的渠道方面，1 019 例中老年居民主要通过关注健康类账号〔411 例（40.33%）〕寻求网络健康信息，其次是搜索功能或引擎〔336 例（32.97%）〕，对健康管理类APP 或小程序〔254 例（24.93%）〕及在线健康社区〔65 例（6.38%）〕的利用较少，寻求网络健康信息的渠道≥2 种者占29.24%（298/1 019）。使用的网络健康信息来源方面，1 019 例中老年居民使用的网络健康信息来源以商业媒体〔584 例（57.31%）〕、政府官媒或公共卫生机构〔568 例（55.74%）〕为主，使用由医疗机构〔397 例（38.96%）〕和医务人员个人 〔187 例（18.35%）〕传播的网络健康信息者相对较少，使用的网络健康信息来源≥2 种者占58.29%（594 /1 019）。337 例（33.07%）经常转发分享网络健康信息，379 例（37.19%）有时转发分享网络健康信息，303 例（29.74%）基本不转发分享网络健康信息；459例（45.04%）参加集体线上学习；810 例（79.49%）对网络健康信息持认可态度。

2.3 中老年居民电子健康素养现状 1 019 例中老年居民中文版eHEALS 平均总得分为（27.62±8.57）分，得分最低的3 个条目依次是：“我知道如何利用网络来解答自己的健康问题” 〔（3.36±1.27）分〕、“我具备评价网络卫生资源信息好坏的技能”〔（3.38±1.23）分〕、“我能够区分网络上高质量和低质量的卫生资源信息”〔（3.39±1.22）分〕（表1）。

表1 1 019 例中老年居民中文版eHEALS 各条目得分情况（±s，分）Table 1 Average scores of the items of the Chinese version of the eHealth Literacy Scale obtained by 1 019 middle-aged and elderly residents

表1 1 019 例中老年居民中文版eHEALS 各条目得分情况（±s，分）Table 1 Average scores of the items of the Chinese version of the eHealth Literacy Scale obtained by 1 019 middle-aged and elderly residents

注：eHEALS=电子健康素养量表

条目 平均得分1.我知道如何上网查找有用的卫生资源信息 3.49±1.26 2.我知道如何利用网络来解答自己的健康问题 3.36±1.27 3.我知道从网络上可以获取的卫生资源信息有哪些 3.50±1.23 4.我知道从网络上哪里可以获取有用的卫生资源信息 3.47±1.26 5.我知道如何利用获取的网络卫生资源信息帮助自己 3.51±1.23 6.我具备评价网络卫生资源信息好坏的技能 3.38±1.23 7.我能够区分网络上高质量和低质量的卫生资源信息 3.39±1.22 8.我对应用网络信息做出健康相关决定充满自信 3.50±1.12

2.4 不同特征中老年居民中文版eHEALS 平均得分比较 不同年龄、户籍所在地、文化程度、家庭人均年收入、自评健康状况、同时参加基本医疗保险和商业医疗保险情况、与晚辈同住情况、寻求网络健康信息的渠道情况、使用的网络健康信息来源情况、转发分享网络健康信息情况、参加集体线上学习情况的中老年居民，以及对网络健康信息持有不同态度的中老年居民中文版eHEALS平均得分比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；不同性别的中老年居民中文版eHEALS 平均得分比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。

表2 不同特征中老年居民中文版eHEALS 平均得分比较（±s，分）Table 2 Comparison of the average total score of the Chinese version of the eHealth Literacy Scale in middle-aged and elderly residents by general characteristics

表2 不同特征中老年居民中文版eHEALS 平均得分比较（±s，分）Table 2 Comparison of the average total score of the Chinese version of the eHealth Literacy Scale in middle-aged and elderly residents by general characteristics

注：a 表示F 值

项目 例数 平均得分 t（F）值 P 值性别 0.141 0.888男428 27.66±8.91女591 27.58±8.32年龄（岁） 14.267a ＜0.001 45～＜60 312 29.54±7.76 60～＜70 408 27.38±8.62 70～89 299 25.93±8.94户籍所在地 2.939 0.004城镇 868 27.97±8.41农村 151 25.61±9.21文化程度 12.035a ＜0.001初中及以下 450 26.16±8.79高中/中专 356 28.55±7.84大专及以上 213 29.13±8.83家庭人均年收入（元） -2.239 0.025＜50 000 539 27.05±8.56≥50 000 480 28.25±8.55自评健康状况 -3.106 0.002一般或较差 434 26.65±8.71好或较好 585 28.33±8.40同时参加基本医疗保险和商业医疗保险 -2.731 0.007否863 27.32±8.65是156 29.24±7.98与晚辈同住 -2.481 0.013否528 26.98±8.54是491 28.31±8.56寻求网络健康信息的渠道≥2 种 -9.898 ＜0.001否721 26.07±8.54是298 31.36±7.42使用的网络健康信息来源≥2 种 -8.143 ＜0.001否425 25.07±8.78是594 29.44±7.94转发分享网络健康信息情况 53.596a ＜0.001基本不 303 24.06±8.55有时 379 27.68±7.60经常 337 30.75±8.41参加集体线上学习 -7.306 ＜0.001否560 25.91±8.76是459 29.71±7.85对网络健康信息持认可态度 -10.398 ＜0.001否209 22.39±8.21是810 28.97±8.14

2.5 中老年居民网络健康信息使用习惯及其他潜在候选因素对其电子健康素养水平影响的多重线性逐步回归分析 以中老年居民中文版eHEALS 得分（赋值：原值进入）为因变量，以表2 中差异有统计学意义的变量为自变量，进行多重线性逐步回归分析。结果显示：变量间不存在共线性，方差膨胀因子（VIF）均＜10.000（VIFmin=1.016，VIFmax=1.758）。中老年居民电子健康素养水平受年龄、同时参加基本医疗保险和商业医疗保险情况、寻求网络健康信息的渠道是否≥2 种、使用的网络健康信息来源是否≥2 种、转发分享网络健康信息情况、是否参加集体线上学习和是否对网络健康信息持认可态度的影响（P＜0.05）。与年龄为70～89 岁、未同时参加基本医疗保险和商业医疗保险、寻求网络健康信息的渠道＜2 种、使用的网络健康信息来源＜2 种、基本不转发分享网络健康信息、未参加集体线上学习、未对网络健康信息持认可态度的中老年居民相比，年龄为45～＜60/60～＜70 岁、同时参加基本医疗保险和商业医疗保险、寻求网络健康信息的渠道≥2 种、使用的网络健康信息来源≥2 种、经常转发分享网络健康信息、参加集体线上学习、对网络健康信息持认可态度的中老年居民电子健康素养水平更高（P＜0.05），见表3。

表3 中老年居民网络健康信息使用习惯及其他潜在候选因素对其电子健康素养水平影响的多重线性逐步回归分析Table 3 Stepwise multiple linear regression analysis of the influence of habits of using online health information and other potential candidate factors on eHealth literacy in middle-aged and elderly residents

3 讨论

现有的互联网健康科普服务更多覆盖和侧重年轻群体，亟须打破受众壁垒，使其在更多中老年群体中得到推广。国内针对中老年人电子健康素养及网络健康信息使用习惯的研究较少，本研究聚焦老龄化和新冠感染疫情常态化防控背景下的社区中老年人，分析其在网络健康信息获取和交流分享等方面的习惯和电子健康素养的现状，探讨中老年居民网络健康信息使用习惯与其电子健康素养水平间的关联，提出旨在改善中老年居民网络健康信息使用习惯的策略，旨在提高其电子健康素养水平，为大规模开展互联网健康科普实践、提升干预效果提供思路。

上海市中老年居民电子健康素养水平高于山东省泰安市中老年居民［7］，这可能与上海市中老年居民中拥有城镇户籍者占比更高、新冠感染疫情常态化防控背景下互联网健康迅猛发展［13］等因素有关。与年龄为45～＜60 岁或60～＜70 岁的中老年居民相比，年龄≥70岁的中老年居民电子健康素养水平较低。由于人口出生率的下降和预期寿命的延长，我国老年人群呈现增长速度快、规模大和高龄化特征［14］，例如上海市70 岁及以上人口占到了老年人口的45.7%［15］，随之而来的是庞大的健康信息需求。然而高龄人群因接触网络较晚、肢体和视觉灵敏度下降，常难以适应网络平台复杂的操作流程和界面［16］。应关注该群体对网络健康信息平台的使用需求，弥合其面临的健康“数字鸿沟”。

本研究发现，中老年居民电子健康素养的相对薄弱之处是对如何利用网络来解答自己的健康问题的知晓度较低和评价网络卫生资源信息好坏的技能较弱，与寻求网络健康信息的渠道＜2 种、未对网络健康信息持认可态度的中老年居民相比，寻求网络健康信息的渠道≥2种、对网络健康信息持认可态度的中老年居民电子健康素养水平更高，这与针对门诊和肿瘤患者的调查结果相似［11，17］。本研究还发现，中老年居民使用的网络健康信息来源多样化与高电子健康素养水平有关。寻求网络健康信息的渠道多、网络健康信息来源广有利于中老年居民获取涉及预防、治疗、政策资源等不同角度和层面的信息，进而有助于加深其对信息的理解。同时，中老年居民通过对来自不同渠道、源头的信息进行比对、核查，自身的评判力可以得到提高［18］。而由在线健康社区、健康管理程序等提供的同伴支持服务、医患互动平台、辅助工具也有助于提高中老年居民使用网络来解决健康问题的自我效能和技能水平［19］。

与未参加集体线上学习、基本不转发分享网络健康信息、未同时参加基本医疗保险和商业医疗保险者相比，参加集体线上学习、经常转发分享网络健康信息、同时参加基本医疗保险和商业医疗保险者电子健康素养水平更高。上海市在全市社区设立了健康自我管理小组［20］，多数小组在社区医务人员指导下开展了集体线上学习活动。王刚等［6］发现，通过集体学习方式教授老年人获取和甄别信息的方法和技能，可能有助于提高其电子健康素养水平。中老年居民在获取到网络健康信息时将其转发给子女、信任的亲友或专业人士，能借助低年龄群体或有医学背景者的力量确认信息可靠性［21-22］。有研究报道，参加单纯商业医疗保险是中老年人电子健康素养的保护因素［8，23］。本研究中，同时参加基本医疗保险和商业医疗保险者电子健康素养水平更高的原因除了与其本身健康意识水平较高及对新事物接受能力较强外，还可能与“双重”医保能更大力度提升医疗服务可及性［24］，以及商业医疗保险机构发展“健康保险+互联网健康管理”新模式有关［25］。

综合上述结论，建议制订以下政策策略：（1）多部门协同推进软硬件适老化改造，如鼓励网络健康信息平台为用户提供语音交互功能、大字体选项且更直观、简洁的界面［16］。（2）普及权威信息整合及检索平台（如统筹医疗机构、公共卫生机构和新闻媒体等各方资源，打造“健康科普资源库”）［1］，鼓励医疗机构和医务人员开展互联网健康科普活动，加强数字健康市场建设及准入监管［26］，进而提高用户对网络健康信息的认可度，便于其获取多渠道、多来源的优质信息。（3）推动健康社团的数字化发展。老年大学可设立网络健康信息使用相关课程，并联合周边高校、社工团体、信息中心等机构开展互联网健康科普活动，以促进老年人使用、交流和分享网络健康信息，培养其思考习惯和求证精神，进而避免其误信谣言。（4）在家庭层面，提倡家庭“数字反哺”并建立基于平等交流分享网络健康信息的对话型沟通模式［27］。（5）倡导商业医疗保险机构与医疗卫生机构合作发展健康服务，共同承担公众健康促进的社会责任［28-29］，进而通过助力提高用户电子健康素养水平促进其健康行为形成，增加用户黏性的同时，改善其健康结局，最终实现共赢局面。

作者贡献：袁程负责研究的设计实施、数据整理分析、论文撰写与修订；魏晓敏负责文章的质量控制、审校及监督管理；武晓宇负责调查的组织实施；刘惠琳负责数据整理分析；姜综敏负责研究的可行性分析。

本文无利益冲突。