DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-21389-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39825311
تاريخ النشر: 2025-01-17
المؤلف: Chao Sun وآخرون
الموضوع الرئيسي: محو الأمية الصحية وإمكانية الوصول إلى المعلومات
نظرة عامة
تدرس الدراسة معرفة الصحة الإلكترونية (eHL) وعواملها المحددة ضمن السكان العامين في الصين، وخاصة في سياق الأمراض المزمنة في الرئة (CLD). تعالج فجوة في الأدبيات الحالية، التي ركزت بشكل أساسي على المستخدمين عبر الإنترنت بدلاً من السكان الأوسع في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMIC). تم جمع البيانات من 439 مشاركًا من خلال استبيانات عبر الإنترنت ونسخ ورقية بين نوفمبر 2023 ويناير 2024. تكشف النتائج عن متوسط درجة eHL قدره 24.7 ± 8.2 ودرجة معرفة CLD قدرها 5.9 ± 3.7، مع نسبة كبيرة من المستجيبين (10.3%) تفتقر إلى الوصول الرقمي، وخاصة بين كبار السن وأولئك ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض.
حدد تحليل الانحدار الهرمي متعدد المتغيرات عدة عوامل مرتبطة بشكل كبير بزيادة eHL: العمر الأصغر (b = -0.10، P < .001)، التحصيل التعليمي الأعلى (b = 2.02، P < .001)، زيادة الدخل (b = 1.10، P < .001)، الوصول الرقمي (b = 6.35، P < .001)، الاستخدام المتكرر للصحة الإلكترونية (b = 1.14، P < .001)، والمواقف الإيجابية تجاه الصحة الإلكترونية (b = 0.47، P = .003). تستنتج الدراسة أنه بينما يظهر السكان العامون في الصين مستوى منخفض نسبيًا من eHL ومعرفة CLD، هناك موقف إيجابي تجاه الصحة الإلكترونية. تؤكد على الحاجة إلى تدخلات مستهدفة لتعزيز eHL، وتعزيز معرفة CLD، وتحسين الوصول الرقمي، وخاصة للمجموعات المحرومة، إلى جانب إنشاء معايير وطنية ودولية لتقييم eHL.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث مفهوم معرفة الصحة الإلكترونية (eHL)، الذي يشمل القدرة على البحث بفعالية وفهم وتطبيق المعلومات الصحية المستمدة من تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT). يرتبط ارتفاع eHL بسلوكيات صحية إيجابية، وتحسين اتخاذ القرارات المتعلقة بالصحة، والالتزام الأفضل بالعلاج وجودة الحياة. ومع ذلك، توجد تفاوتات في eHL عبر مجموعات سكانية مختلفة، مع نتائج غير متسقة بشأن تأثير عوامل مثل الجنس والعمر ومستوى التعليم. تسلط الورقة الضوء على الدور الحاسم للوصول الرقمي، وخاصة بالنسبة للسكان المحرومين، في تشكيل eHL وتؤكد على الحاجة إلى مزيد من التحقيق في هذه العلاقة، خاصة في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs) مثل الصين.
تهدف الدراسة إلى استكشاف eHL بين السكان العامين في الصين، مع التركيز على ارتباطها بالعوامل السكانية، ومعرفة الأمراض المزمنة في الرئة (CLD)، والوصول الرقمي، واستخدام الصحة الإلكترونية، والمواقف تجاه الصحة الإلكترونية. يطرح المؤلفون سؤالين بحثيين: (1) ما هي مستويات eHL، ومعرفة CLD، والوصول الرقمي، والمواقف تجاه الصحة الإلكترونية عبر مجموعات سكانية مختلفة؟ (2) ما هي الارتباطات بين هذه العوامل وeHL؟ من خلال معالجة هذه الأسئلة، تسعى الدراسة إلى تعزيز فهم eHL وإبلاغ تطوير تدخلات الصحة الرقمية الفعالة المصممة لتلبية احتياجات مختلف السكان.
الطرق
تحدد قسم “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. شملت المنهجيات المحددة تجارب مختبرية محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة آثارها على النتائج ذات الصلة.
شمل جمع البيانات استخدام أدوات وبروتوكولات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تم إجراء التحليل باستخدام برامج إحصائية، وتطبيق تقنيات مثل تحليل الانحدار وANOVA لتقييم العلاقات بين المتغيرات. كما يتناول القسم طرق أخذ العينات، وخصائص المشاركين، وأي اعتبارات أخلاقية تم أخذها في الاعتبار خلال عملية البحث. بشكل عام، كانت الطرق المستخدمة مصممة بدقة لتحقيق نتائج قوية وقابلة للتكرار.
النتائج
شملت الدراسة 486 مشاركًا، وتم تحليل 439 استبيانًا صالحًا بعد استبعاد تلك التي تحتوي على ردود غير مكتملة أو معايير غير مؤهلة. تألفت العينة من ديموغرافيا متنوعة، بمتوسط عمر قدره 47 عامًا، وغالبية من الإناث (58.1%)، وتمثيل كبير من قطاعات التعليم والخدمات الاجتماعية. ومن الجدير بالذكر أن 30.3% من المشاركين أفادوا بأن شهادة المدرسة الابتدائية كانت أعلى مستوى تعليمي لهم، ونسبة مماثلة حصلت على دخل يتراوح بين 3001-6000 يوان شهريًا.
ركزت الأبحاث على معرفة الصحة الإلكترونية (eHL) وعواملها المرتبطة ضمن السكان العامين في الصين، وخاصة في السياقات ذات الدخل المنخفض والمتوسط. أظهرت النتائج أن المشاركين أظهروا مستويات منخفضة من eHL ومعرفة الأمراض المزمنة (CLD)، على الرغم من أنهم حافظوا على موقف إيجابي معتدل تجاه الصحة الإلكترونية. كانت درجات eHL الأعلى مرتبطة بالعمر الأصغر، والتعليم العالي، وزيادة الدخل، والاستخدام الأكثر تكرارًا للصحة الإلكترونية. من المهم أن نلاحظ أنه بينما كان الوصول الرقمي شائعًا، كانت هناك فجوات كبيرة بالنسبة لكبار السن وأولئك ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض. أكدت تحليلات الانحدار أن العمر الأصغر، والتحصيل التعليمي الأعلى، ومستوى الدخل، والوصول الرقمي، والمواقف الإيجابية تجاه الصحة الإلكترونية كانت مؤشرات مهمة لـ eHL، بينما لم تحتفظ المهنة بأهمية في النموذج النهائي.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الدراسة الضوء على نتائج مهمة تتعلق بمعرفة الصحة الإلكترونية (eHL) بين السكان العامين في الصين، كاشفة عن متوسط eHL منخفض نسبيًا قدره 24.7 من 40، مع تفاوتات ديموغرافية ملحوظة. أظهر الأفراد الأصغر سنًا، وأولئك ذوي التحصيل التعليمي الأعلى، وأولئك في فئات الدخل الأعلى eHL أكبر، مما يتماشى مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن السكان الأصغر سنًا أكثر قدرة على التنقل في موارد الصحة الرقمية. كما حددت الدراسة أن العاملين في مجال الرعاية الصحية حصلوا على أعلى درجات eHL، على الأرجح بسبب تعرضهم الأكبر لمعلومات الصحة. تشير التحليلات إلى أن الوصول الرقمي، والاستخدام المتكرر للصحة الإلكترونية، والمواقف الإيجابية تجاه الصحة الإلكترونية مرتبطة بشكل فريد بزيادة eHL، مما يبرز أهمية معالجة الفجوة الرقمية، وخاصة بين كبار السن والمجموعات ذات الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض.
علاوة على ذلك، تؤكد الدراسة على نقص مقلق في المعرفة بشأن الأمراض المزمنة في الرئة (CLD) ضمن السكان، حيث أظهر المشاركون وعيًا محدودًا بالعوامل البيئية التي تسهم في هذه الحالات. وهذا يشير إلى الحاجة إلى تدخلات تعليمية مستهدفة لتعزيز كل من eHL ومعرفة CLD. تشمل التوصيات تطوير مواد تعليمية خاصة بالمجتمعات وضمان الوصول الشامل إلى التقنيات الرقمية لتقليل الفجوات الصحية. يدعو المؤلفون إلى مزيد من الأبحاث لتأسيس معايير موحدة لقياس eHL، والتي يمكن أن توجه صانعي السياسات في تنفيذ مبادرات الصحة الإلكترونية الفعالة المصممة لتلبية احتياجات السكان المتنوعة.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود يجب الاعتراف بها. أولاً، بسبب تصميمها العرضي، لا يمكن استخلاص استنتاجات سببية. بالإضافة إلى ذلك، قد لا تكون العينة تمثيلية، مما يتطلب الحذر عند تعميم النتائج. قد تؤثر التحيزات المحتملة في الردود أيضًا على النتائج، على الرغم من الجهود المبذولة للتقليل من هذه المخاطر. قد يؤثر استخدام عناصر استبيان مصممة ذاتيًا، بسبب غياب أدوات موحدة لتقييم الوصول الرقمي والمواقف تجاه الصحة الإلكترونية، على موثوقية وصلاحية النتائج. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة لم تأخذ في الاعتبار مكان إقامة المشاركين، مما قد يعيق الفروق بين المناطق الريفية والحضرية في معرفة الصحة الإلكترونية (eHL) حيث أن بعض الأفراد يتنقلون بين هذه المناطق للعمل أو الدراسة.
من ناحية أخرى، تمتلك الدراسة عدة نقاط قوة. توفر البيانات الديموغرافية المجمعة رؤى قيمة حول التفاوتات في eHL، مما يمكّن من إجراء تحليلات استكشافية إضافية. كانت استراتيجية التوظيف الشاملة فعالة في جذب المشاركين ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض (SEP) والوصول الرقمي المحدود في الصين، مما يميز هذه الدراسة عن غيرها. علاوة على ذلك، فإن التحقيق في الوصول الرقمي والمواقف تجاه الصحة الإلكترونية يساهم بشكل كبير في فهم eHL في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs)، وهي منطقة لم يتم استكشافها بشكل كافٍ في الأبحاث السابقة، مما يمهد الطريق لدراسات مستقبلية للتحقيق في العلاقات السببية.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-025-21389-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39825311
Publication Date: 2025-01-17
Author(s): Chao Sun et al.
Primary Topic: Health Literacy and Information Accessibility
Overview
The study investigates eHealth literacy (eHL) and its determinants within the general population of China, particularly in the context of chronic lung disease (CLD). It addresses a gap in existing literature, which has predominantly focused on online users rather than the broader population in low- and middle-income countries (LMIC). Data were collected from 439 participants through online and hard-copy questionnaires between November 2023 and January 2024. The findings reveal a mean eHL score of 24.7 ± 8.2 and a CLD knowledge score of 5.9 ± 3.7, with a significant portion of respondents (10.3%) lacking digital access, particularly among older adults and those with lower socioeconomic status.
Multivariable hierarchical regression analysis identified several factors significantly associated with higher eHL: younger age (b = -0.10, P < .001), higher educational attainment (b = 2.02, P < .001), increased income (b = 1.10, P < .001), digital access (b = 6.35, P < .001), frequent eHealth use (b = 1.14, P < .001), and positive attitudes towards eHealth (b = 0.47, P = .003). The study concludes that while the general population in China exhibits a relatively low level of eHL and CLD knowledge, there is a positive attitude towards eHealth. It emphasizes the need for targeted interventions to enhance eHL, promote CLD knowledge, and improve digital access, particularly for disadvantaged groups, alongside the establishment of national and international standards for evaluating eHL.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the concept of eHealth literacy (eHL), which encompasses the ability to effectively seek, understand, and apply health information obtained through information and communication technology (ICT). Higher eHL is linked to positive health behaviors, improved decision-making regarding health, and better medication adherence and quality of life. However, disparities in eHL exist across different sociodemographic groups, with inconsistent findings regarding the influence of factors such as gender, age, and education level. The paper highlights the critical role of digital access, particularly for disadvantaged populations, in shaping eHL and emphasizes the need for further investigation into this relationship, especially in low- and middle-income countries (LMICs) like China.
The study aims to explore eHL among the general population in China, focusing on its association with sociodemographic factors, chronic lung disease (CLD) knowledge, digital access, eHealth use, and attitudes towards eHealth. The authors pose two research questions: (1) What are the levels of eHL, CLD knowledge, digital access, and attitudes towards eHealth across different sociodemographic groups? (2) What are the associations between these factors and eHL? By addressing these questions, the study seeks to enhance understanding of eHL and inform the development of effective digital health interventions tailored to the needs of various populations.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research question. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled laboratory experiments, where variables were systematically manipulated to observe their effects on the outcomes of interest.
Data collection involved the use of standardized instruments and protocols to ensure reliability and validity. The analysis was performed using statistical software, applying techniques such as regression analysis and ANOVA to assess the relationships between variables. The section also details the sampling methods, participant demographics, and any ethical considerations taken into account during the research process. Overall, the methods employed were rigorously designed to yield robust and replicable findings.
Results
The study enrolled 486 participants, ultimately analyzing 439 valid questionnaires after excluding those with incomplete responses or ineligible criteria. The sample comprised a diverse demographic, with a mean age of 47 years, predominantly female (58.1%), and a significant representation from the education and social services sectors. Notably, 30.3% of participants reported a primary school degree as their highest educational attainment, and a similar percentage earned between 3001-6000 RMB monthly.
The research focused on eHealth literacy (eHL) and its correlates within the Chinese general population, particularly in low- and middle-income contexts. Findings indicated that participants exhibited low levels of eHL and chronic lifestyle disease (CLD) knowledge, although they maintained a moderately positive attitude towards eHealth. Higher eHL scores were associated with younger age, higher education, increased income, and more frequent eHealth usage. Importantly, while digital access was common, significant gaps remained for the elderly and those with lower socioeconomic status. Regression analyses confirmed that younger age, higher educational attainment, income level, digital access, and positive attitudes towards eHealth were significant predictors of eHL, while occupation did not retain significance in the final model.
Discussion
The discussion section of the study highlights significant findings regarding eHealth literacy (eHL) among the general population in China, revealing a relatively low average eHL score of 24.7 out of 40, with notable sociodemographic disparities. Younger individuals, those with higher educational attainment, and those in higher income brackets exhibited greater eHL, aligning with previous research that suggests younger populations are more adept at navigating digital health resources. The study also identified that healthcare workers had the highest eHL scores, likely due to their greater exposure to health information. The analysis indicates that digital access, frequent eHealth use, and positive attitudes towards eHealth are uniquely associated with higher eHL, emphasizing the importance of addressing the digital divide, particularly among older adults and low socioeconomic groups.
Moreover, the study underscores a concerning lack of knowledge regarding chronic lung diseases (CLD) within the population, with participants demonstrating limited awareness of environmental factors contributing to these conditions. This suggests a need for targeted educational interventions to enhance both eHL and CLD knowledge. Recommendations include developing community-specific educational materials and ensuring universal access to digital technologies to mitigate health disparities. The authors advocate for future research to establish standardized norms for eHL measurement, which could guide policymakers in implementing effective eHealth initiatives tailored to diverse population needs.
Limitations
The study presents several limitations that must be acknowledged. Firstly, due to its cross-sectional design, it is not possible to draw causal conclusions. Additionally, the sample may not be representative, which necessitates caution when extrapolating the findings. Potential response bias could also affect the results, despite efforts to mitigate this risk. The use of self-designed questionnaire items, due to the absence of standardized tools for assessing digital access and attitudes towards eHealth, may further compromise the reliability and validity of the findings. Notably, the study did not account for participants’ place of residence, which could obscure rural-urban differences in eHealth literacy (eHL) as some individuals commute between these areas for work or study.
Conversely, the study possesses several strengths. The sociodemographic data collected offers valuable insights into disparities in eHL, enabling further exploratory analyses. The inclusive recruitment strategy effectively engaged participants with low socioeconomic status (SEP) and limited digital access in China, setting this survey apart from others. Furthermore, the investigation into digital access and attitudes towards eHealth contributes significantly to the understanding of eHL in low- and middle-income countries (LMICs), an area that has been underexplored in prior research, thereby paving the way for future studies to investigate causal relationships.