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第1期 总第114期                           南
                                                    南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
                 2023年2月                      Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  · 75  ·
                                              Journal
               究对象均签署了知情同意书。                                     符合正态分布采用均数±标准差（x±s）表示，非正态
                  （二）调查方法                                        分布则以中位数表示；计数资料采用频数、百分比
                   课题组随机选取扬州市1 所三级医院、2 所二级                       表示。组间比较采用独立样本 t 检验或单因素方差
               医院、3 所乡镇卫生院或独立血透中心的 MHD 患者                        分析；应用多元线性分层回归方法将前倾特征放入
               进行问卷调查。在每所医疗机构分别选取 1 名调查                          模型1，再加入使能因素形成模型2，最后加入需求因
               员，就调查目的、调查对象、调查方法进行统一培                            素形成模型3，比较和分析不同因素对MHD患者电子
               训，确保每名调查员采用统一的调查流程。利用问                            健康素养的作用水平。P<0.05为差异有统计学意义。

               卷星生成电子问卷，并设定每个终端仅能填写 1
                                                                                   二、结     果
               次。本研究共下发调研问卷 450 份，回收有效问卷
               428份，有效回收率为95.11％。                                    （一）一般情况
                  （三）模型设计                                            本研究共纳入428例MHD患者，年龄20～85岁，
                   安德森标准模型从倾向特征、使能因素、需求                          平均（54.7±14.9）岁；男 252 例（58.9％），女 176 例
               因素三个维度探究个体医疗服务利用的影响因                             （41.1％）；透析时间 3～302 个月，平均（64.0±53.5）
               素 ［11］ 。根据现有文献和研究         ［12-15］ 将变量分类，倾向        个月。
               特征包括性别、年龄、文化程度、职业、婚姻状况；使                              （二）自我效能和电子健康素养得分状况
               能因素包含个人月平均收入、医疗费用支付方式、                                428 名 MHD 患者自我效能均分为（6.55±1.15）
               网络健康信息的搜索频率、对网络健康信息搜索兴                            分，其中症状管理维度得分为（6.54±1.15）分，疾病
               趣；需求因素包括对网络健康信息的态度、透析持                            共性管理维度得分为（6.56±1.24）分；电子健康素养
               续时间、治疗单位级别、合并症负担（采用 Davies⁃                       总分平均为（28.02±5.29）分，网络健康信息与服务
               Stoke评分  ［16］ 评价）、自我效能等。                          的应用能力维度得分（18.67±3.48）分，评判能力维
                  （四）研究工具                                        度得分为（6.66±1.65）分，详见表1。
                   1. 一般资料调查表                                        （三）电子健康素养单因素分析
                   由人口社会学资料、疾病相关资料以及互联网                              安德森模型下，不同年龄、文化程度、月收入、
               使用情况三方面构成。内容为研究者自行设计，包                            网络健康信息搜寻频率、网络健康信息搜寻兴趣、
               括性别、年龄、婚姻状况、透析持续时间、合并症负                           对网络健康信息的态度、透析持续时间、Davies⁃
               担、治疗所在的透析中心级别、网络健康信息搜寻                            Stoke 评分、自我效能的 MHD 患者电子健康素养得
               频率等。                                              分比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；不同性别、职
                   2. 电子健康素养量表                                   业、婚姻状况、医保类型、治疗所在医疗机构级别的
                   采用郭帅军等       ［17］ 汉化的电子健康素养量表，分               MHD 患者电子健康素养得分比较差异无统计学意
               为网络健康信息与服务的应用能力、评判能力、决                            义（P＞0.05，表2）。
               策能力３个维度，共 8 个条目。应用 Likert 5 级计分                       （四）电子健康素养多元线性分层回归分析
                                              ［4］
               法，总分8～40分，大于32分为合格 ，得分越高表示                            以MHD 患者电子健康素养总分为因变量，以单
               电子健康素养越高，该量表的 Cronbach’s α系数是                     因素分析中有统计学意义的因子为自变量（赋值情
               0.913 ［18］ 。本研究中该量表的 Cronbach’s α系数为              况见表 3）。首先对影响因素进行共线性统计，
               0.821，KMO统计量为0.836，具有较高的信效度。                      VIF＜5，说明不存在多重共线性。其次将倾向特征
                   3. 自我效能量表                                     中年龄、文化程度作为自变量构建模型 1，结果显示
                   采用 Lorig 等 ［19］ 编制的慢性病自我效能量表，分                年龄（β=-0.373）、文化程度（β=0.164）是 MHD 患者
               为症状管理和疾病共性管理 2 个维度，共 6 个条                         电子健康素养的影响因素。再在模型 1 的基础上加
               目。采用 Likert10 级评分，1 分表示“毫无信心”，10                  入使能因素构建模型 2，结果显示年龄（β=-0.334）、
               分表示“完全有信心”。量表总分为各条目得分的                            文化程度（β=0.109）的影响被削弱，月收入（β=0.114）、
               平均分，得分范围 1～10 分，得分越高表示患者的                         网络健康信息搜寻频率（β=0.292）正向影响电子健康
               自我效能水平越高。得分在 7 分以上说明患者自我                          素养，网络健康信息搜寻兴趣因素没有统计学意义。
               效能水平高，低于 7 分表明自我效能水平低                   ［20］ ，该   最后加入需求因素形成模型3，结果显示文化程度、月
               量表的 Cronbach’s α系数是 0.910。本研究中该量                  收入、网络健康信息的态度对电子健康素养的影响不
               表 的 Cronbach’s α 系 数 为 0.940，KMO 统 计 量 为          再有统计学意义，年龄、网络健康信息搜寻频率对电
               0.934，具有较高的信效度。                                   子健康素养的影响被削弱，需求因素中 Davies⁃Stoke
                  （五）统计学方法                                       评分（β=-0.091）、透析持续时间（β=-0.124）、自我效
                   应用 SPSS 26.0 软件进行统计分析。计量资料                    能（β=0.441）影响电子健康素养水平（表4）。
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