社區老年人數字健康素養評估量表的編制及信效度檢驗

劉思奇，付晶晶，孔德輝，鐘 竹，顧春燕，羅 羽*

1.中國人民解放軍陸軍軍醫大學護理學院,重慶 400038；2.重慶市沙坪壩區雙碑社區衛生服務中心

數字健康素養是指運用數字技術搜索、選擇、評估、應用在線健康信息，并與醫生或服務機構在線互動的能力，又稱電子健康素養[1?2]。互聯網、大數據、人工智能等信息技術的快速發展改變了傳統醫療服務模式，在此背景下，數字健康素養對于提高個體自我健康管理能力乃至改善健康結局的重要作用日益凸顯[3]。老年群體受自身生理、心理特點等因素限制，對數字媒體的接受和應用程度十分有限[4]。目前，仍缺乏對社區老年群體數字健康素養整體水平的掌握，無形中阻礙了智慧養老與護理數字化、精準化、長效化發展。既往評估量表多由國外引入，脫離了我國互聯網發展特點及社會文化背景，在老年群體中的應用有限[5]，尚缺乏針對性及文化適用性更強的老年人數字健康素養測評工具。因此，本研究旨在立足當前醫療衛生保健數字化時代背景，結合我國老年人運用數字媒介特點，開發本土化的社區老年人數字健康素養評估量表，為準確、全面評估老年人數字健康素養現狀及干預效果提供客觀的評價工具。

1 量表研制過程及方法

1.1 量表條目池的形成 量表編制遵照《量表編制：理論與應用》[6]所提出的步驟進行。首先通過文獻回顧，明確數字健康素養的定義是指在數字媒介上搜索、理解和評估健康信息，主動參與健康信息交流和互動，同時運用獲得的信息處理和解決健康問題的能力[1?2,7]。其次，以Paige 等[8]提出的電子健康素養交互模型（transaction model of ehealth literacy，TMeHL）為基礎，緊扣功能性電子健康素養、評判性電子健康素養、互動性電子健康素養和應用性電子健康素養4 種核心素養，初步確定量表的4 個維度，分別為數字健康信息獲取能力、數字健康信息評估能力、數字健康信息互動能力和數字健康信息應用能力。在此基礎上，參考國內外數字健康素養（digital health literacy，DHL）[9]、電子健康素養（electronic health literacy，eHL）[10]、健康信息素養（health information literacy，HIL）[11]、媒介健康素養（media health literacy，MHL）[12]、媒介與信息素養（media and information literacy，MIL）[13]、健康素養（health literacy，HL）[14]等相關評估工具，梳理和歸納評價要點，經課題組討論后初步形成社區老年人數字健康素養評估量表條目池，包含4 個維度、30 個條目。各維度條目均采用Likert 5 級評分法，從“非常不符合”至“非常符合”依次計1～5 分，量表得分為所有條目分數總和，得分越高表示數字健康素養水平越高。

1.2 德爾菲專家函詢 采用目的抽樣法，邀請在數字健康和老年護理領域具有較深理論研究及實踐經驗的專家對量表內容進行評定。參與函詢的22 名專家來自全國12 個省（直轄市）的高校和臨床工作崗位，工作時間（21.32±9.57）年。其中正高級職稱14 名，副高級職稱8 名；博士學歷17 名，碩士學歷4 名，本科學歷1 名。專家針對每個條目的重要程度進行評分，采用Likert 5 級評分法，從“很不重要”至“很重要”依次賦值1～5 分。條目篩選以重要性評分<3.50 分、變異系數>0.25 和專家提出的意見為參考，由課題組綜合分析后結合專業實際情況進行條目的修改[15]。2 輪函詢問卷的回收率分別為100.00%、90.91%，專家積極程度較高。2 輪專家的權威系數（Cr）均為0.87，表示專家權威程度較高，結果可靠[16]。2 輪專家意見肯德爾協調系數分別為0.221，0.145，均P<0.001，說明專家意見一致性較好。經過2 輪函詢后合并7 個條目，剔除表述不準確、與本研究主題關聯小的3 個條目，新增6 個條目，最后形成包含4 個維度、28 個條目的預試量表。

1.3 小樣本預調查 采用便利抽樣法，選取重慶市沙坪壩區某社區30 名老年人進行小樣本預調查，檢驗量表的可讀性，并收集其對條目表述的意見。預調查過程中，老年人均表示能夠理解各條目及選項含義，每份問卷填寫時間為15～30 min，預調查后未對量表內容及形式進行修改。

1.4 量表信效度檢驗

1.4.1 研究對象 2020 年9 月—12 月，采用便利抽樣法，選取重慶市9 個主城區符合入選標準的老年人作為調查對象。納入標準：年齡≥65 歲；在重慶市主城區居住時間≥6 個月；有正常的讀寫能力和語言理解、溝通能力，能自行或在研究者的指導下完成問卷；知情同意，自愿參加本研究。排除標準：存在嚴重視力、聽力、語言障礙；患有精神疾病及嚴重認知功能障礙者；伴有其他嚴重軀體疾病不能配合完成調查者。調查分兩個階段進行，共470 名老年人參與。第一階段為預試量表測試，共發放問卷210 份，回收有效問卷204 份，有效回收率為97.1%。其中男97 人，女107 人，年齡65～86（70.61±5.58）歲。第二階段為正式量表測試，共發放問卷260 份，回收有效問卷253 份，有效回收率為97.3%。其中男131 人，女122 人；年齡65～88（70.36±4.98）歲。從正式量表測試的老年人中隨機抽取20 人于2 周后再次測量，進行重測信度檢驗。本研究經陸軍軍醫大學倫理委員會審查通過（編號：2020第012?02）。

1.4.2 研究工具 ①一般資料問卷：調查內容包括性別、年齡、學歷、家庭人均月收入等基本信息。②本研究開發的社區老年人數字健康素養評估量表。③中文版電子健康素養量表（eHealth Literacy Scale，eHEALS）[17]：作為校標工具，共8 個條目，包括網絡健康信息與服務的應用能力、評判能力和決策能力3 個維度，每個條目從“非常不相符”到“非常相符”分別賦值1～5 分。該量表在我國社區老年人的調查中Cronbach's α 系數為0.988，信效度良好[5]。

1.4.3 資料收集方法 按統一標準培訓調查員，向調查對象說明研究目的及意義，獲得其知情同意后發放紙質版調查表，讓老年人自行填寫。其對于不能自行作答的老年人，由調查員進行一對一訪談式調查，確保無任何暗示性和引導性詢問。所有問卷當場收回，當場核對，篩除條目缺失值大于5%的問卷。

1.5 統計學方法 采用EpiData 3.1 錄入問卷資料，采用SPSS 23.0 和AMOS 21.0 軟件，對第1 輪預試量表測試樣本(n=204)進行項目分析、探索性因子分析；對第2 輪正式量表測試樣本(n=253)進行驗證性因子分析、內在相關性檢驗、內容效度檢驗、效標效度檢驗、內部一致性信度檢驗；用重測樣本(n=20)進行重測信度分析。

2 結果

2.1 項目分析 根據項目分析的標準對量表條目進行綜合判斷[18]。①臨界比值法：按照量表總得分前27%和后27%分為高低分兩組，比較高低分組在每個條目上的臨界值(即t值)，要求t≥3 且差異有統計學意義；②相關系數法：條目與總分相關系數及校正條目與總分的相關系數≥0.4；③同質性檢驗：刪除某題后總量表的Cronbach's α 系數不增加，條目在量表共同因素的因子負荷量≥0.4 且共同性≥0.2。若某條目同時不滿足以上6 個指標中的3 個及以上則刪除。在極端組比較中，所有條目在高分組與低分組的差異均有統計學意義（P<0.001）。相關系數分析結果顯示，量表條目與總分的相關系數為0.496～0.920，校正條目與總分的相關系數為0.472～0.912（均P<0.001）。總量表的Cronbach's α 系數為0.978，刪除條目20～22，條目25 后Cronbach's α 系數上升為0.979，其余條目刪除后Cronbach's α 系數不增加。因子分析結果顯示各條目的因子負荷量為0.492～0.923，共同性為0.242～0.851。最終僅4 個條目有1 項指標未達標，未達到刪除標準，故28 個條目全部保留。

2.2 效度分析

2.2.1 結構效度

2.2.1.1 探索性因子分析 將28 個條目進行探索性因子分析，KMO 值為0.961，Bartlett 球形檢驗達到顯著水平（χ2=7 261.602，df=378，P<0.001），表明適合進行因子分析[18]。采用主成分分析法，通過正交轉軸中的最大變異法，提取特征值>1 的3 個公因子，累積方差貢獻率為74.491%。同時結合陡坡圖檢驗，提示保留3 個因素較為適宜。將因子分析中限定因子提取數量設置為3，逐步刪除在其所屬因子上負荷值<0.4的條目及共同性<0.2 的條目；在各維度上負荷值較接近且具有多重負荷的條目；因子歸屬與原先設想不一致且無法解釋的條目；條目數量少于3 的維度[18?19]。最終剩余15 個條目，進行因子分析，得到3 個因子的累積方差貢獻率為78.726%。因子1 涵蓋原結構設計中獲取能力和評估能力條目，故合并為1 個維度，命名為“數字健康信息獲取和評估能力”，因子2、因子3 分別對應原結構設計中應用能力和互動能力，分別命名為“數字健康信息應用能力”和“數字健康信息互動能力”。原互動能力維度的條目“我能通過網絡在線問診，向醫生提供診斷所需信息”在因子2 中負荷最高，考慮納入因子2（數字健康信息應用能力維度）。各維度條目因子載荷為0.614～0.905，詳見表1。

表1 社區老年人數字健康素養評估量表探索性因子分析因子載荷矩陣（n=204）

2.2.1.2 驗證性因子分析 為進一步驗證量表結構效度，采用AMOS 軟件進行3因子結構驗證性分析。15個測量指標變量的偏態系數為-1.115～1.713，絕對值小于3，峰度系數為-1.748～1.516，絕對值小于8，提示樣本數據分布符合多變量正態性。因此，采用極大似然法對模型參數進行估計[20?21]。導入樣本數據后，模型可以順利收斂識別，初始假設模型擬合指標除χ2/df、比較擬合指數（CFI）、增量擬合指數（IFI）達到參考標準外，其他擬合指數未達到參考標準，提示假設模型和樣本數據擬合不佳。根據修正指數提示，共添加7 條誤差間共變關系，修正后的模型標準化回歸系數為0.645～0.910，擬合指標均達到參考標準，提示模型擬合較好，見表2。

表2 社區老年人數字健康素養評估量表驗證性因子分析擬合度指標（n=253）

2.2.2 內在相關性檢驗 量表各維度之間的相關系數為0.471～0.757，各維度得分與總分的相關系數為0.639～0.966，各維度與總量表呈正相關，具有統計學意義（P<0.001），見表3。

表3 社區老年人數字健康素養評估量表各維度之間及各維度與總量表間的相關性（r 值）

2.2.3 內容效度 本量表在設計過程中，一方面對國內外數字/電子健康素養量表進行了系統回顧，結合電子健康素養交互模型，綜合考慮了數字健康素養的內涵和維度；另一方面，經過兩輪德爾菲專家函詢，確保量表能夠反映老年人數字健康素養的主要方面。各條目與其所屬維度的相關系數為0.704～0.936，且有統計學意義（P<0.001），證明了其內容效度較好[22]，見表4。

表4 社區老年人數字健康素養評估量表各條目與各維度的相關性

2.2.4 校標效度 社區老年人數字健康素養評估量表總分及各維度得分與eHEALS 總分及各維度得分均呈正相關，且有統計學意義（P<0.001），表明該量表的校標關聯效度良好，見表5。

表5 社區老年人數字健康素養評估量表總分及各維度得分與eHEALS 總分及各維度得分的相關性（r 值）

2.3 信度分析

2.3.1 內部一致性信度 總量表的Cronbach's α 系數為0.941，各維度的Cronbach's α 系數分別為0.944，0.838，0.752。總量表折半信度為0.889，各維度的折半信度分別為0.935，0.748，0.730。

2.3.2 重測信度 總量表的重測信度為0.941，各維度的重測信度分別為0.906，0.922，0.934。

3 討論

3.1 社區老年人數字健康素養評估量表具有時代特征 近年來，我國密集出臺系列政策以解決老年人數字化適應問題，幫助老年人更好地共享信息化醫療服務發展成果[23?24]。本研究立足當前醫療衛生產業數字

化發展趨勢，編制社區老年人數字健康素養評估量表，主要目的在于清楚、有效地評價我國老年人使用數字化醫療健康服務平臺的能力，了解老年人在運用數字媒介獲取健康信息和醫療服務中的現實困難，為制訂相應的干預策略及實施有針對性的健康教育提供依據，具有重要的時代意義。

3.2 社區老年人數字健康素養評估量表編制過程科學、合理 量表編制過程中，以電子健康素養交互模型為框架，以相關量表條目為參考，確保量表具有科學的理論基礎；專家函詢中所納入的專家在數字健康和老年護理領域積累了豐富的理論研究和實踐經驗，保證量表的合理性和完備性；采用多種項目分析方法，對量表條目進行嚴格篩選，課題組結合條目的專業意義進行多次討論，保證量表條目的嚴謹性。為確保量表條目的實用性，編制過程中重點考慮了以下內容：①條目內容全面、具體，不僅包括日常健康信息獲取和評估的條目，同時納入在線醫療服務使用相關內容，實現對老年人數字健康素養的綜合評估；②突出Web2.0 參與和互動的特點，通過納入在線知識共享、經驗交流和專家咨詢平臺等條目，體現社交媒體互動特點，彌補了既往量表對數字健康參與和互動能力評估的不足[7,25]；③兼顧目前老年人使用數字媒介存在的主要問題，研究顯示，老年人對網絡健康信息檢索策略欠缺、質量鑒別力差[26]等問題亟待解決，這些內容均在量表中體現，彌補了普適性量表抽象、敏感性低的缺點。此外，量表語言通俗易懂，方便老年人作答，具有可操作性。

3.3 社區老年人數字健康素養評估量表具有較好的信效度 探索性因子分析結果顯示，量表15 個條目的因子載荷均≥0.6，3 個公因子能解釋78.726%的總變異，旋轉后因子負荷矩陣與量表最初的理論結構基本一致。驗證性因子分析結果顯示，因子模型擬合指標均在標準范圍內，量表的結構效度良好。各條目與其所屬維度的相關系數均>0.700，說明本量表內容效度較好，能反映出擬測量內容[22]。量表總分及各維度得分與eHEALS 的總分及各維度得分均呈正相關，相關系數均>0.400，表明本量表的校標關聯效度良好。總量表及各維度的Cronbach's α 系數、折半信度均>0.700，表明本量表具有良好的內部一致性。間隔2 周量表的重測信度為0.941，說明本量表具有較好的穩定性[18]。

4 小結

本研究編制的社區老年人數字健康素養評估量表，從數字健康信息獲取和評估能力、互動能力及應用能力3 個方面綜合評估老年人數字健康素養，符合Web 2.0 數字健康素養的新內涵，內容貼近中國文化背景和醫療環境，經驗證區分度良好，具有較好的信效度和實用性，可以協助醫務人員了解老年人數字健康素養水平，實施個性化的干預措施，幫助老年人更好地融入數字生活，享受智慧養老和智慧醫療帶來的便利。但由于時間及地域局限，本研究納入的樣本量有限，后續研究將進一步擴大樣本量，同時提高樣本代表性，進一步驗證并優化量表。