本文在以下gydF4y2Bae-collection /主题问题:gydF4y2Ba

研究工具,问卷调查,和工具(439)gydF4y2Ba 电子健康素养/数字素养(283)gydF4y2Ba 寻求信息,信息需求(351)gydF4y2Ba 信息检索(228)gydF4y2Ba 工具和人类因素评价问卷(37)gydF4y2Ba 用户需求和能力(184)gydF4y2Ba 人口统计的用户、社会和数字鸿沟(569)gydF4y2Ba 股本和数字鸿沟(130)gydF4y2Ba

发表在gydF4y2Ba在gydF4y2Ba24卷gydF4y2Ba,没有2gydF4y2Ba(2022)gydF4y2Ba:2月gydF4y2Ba

本文的预印本(早期版本)是可用的gydF4y2Bahttps://preprints.www.mybigtv.com/preprint/28252gydF4y2Ba,第一次出版gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
测量电子健康素养:开发、验证和测试的测量不变性的德国修订版本的电子健康素养gydF4y2Ba

测量电子健康素养:开发、验证和测试的测量不变性的德国修订版本的电子健康素养gydF4y2Ba

测量电子健康素养:开发、验证和测试的测量不变性的德国修订版本的电子健康素养gydF4y2Ba

本文的作者:gydF4y2Ba

马提亚MarsallgydF4y2Ba1、2gydF4y2Ba 作者Orcid形象gydF4y2Ba;gydF4y2Ba Gerrit恩格尔曼氏gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者Orcid形象gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 生产斯柯达gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者Orcid形象gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 马丁TeufelgydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者Orcid形象gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 亚历山大BauerlegydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者Orcid形象gydF4y2Ba
文章gydF4y2Ba 作者gydF4y2Ba (5)引用的gydF4y2Ba Tweetations (13)gydF4y2Ba 指标gydF4y2Ba

    原始论文gydF4y2Ba

    1gydF4y2Ba心身医学和心理治疗诊所,LVR-University医院埃森,Duisburg-Essen大学德国埃森市gydF4y2Ba

    2gydF4y2Ba波恩大学医院病人安全研究所,德国波恩gydF4y2Ba

    通讯作者:gydF4y2Ba

    马提亚Marsall, MScgydF4y2Ba

    心身医学和心理治疗诊所gydF4y2Ba

    LVR-University医院埃森gydF4y2Ba

    Duisburg-Essen大学gydF4y2Ba

    Virchowstr。174gydF4y2Ba

    埃森市,45147gydF4y2Ba

    德国gydF4y2Ba

    电话:49 17678909441gydF4y2Ba

    电子邮件:gydF4y2Bamatthias.marsall@stud.uni-due.degydF4y2Ba


    背景:gydF4y2Ba万维网已成为卫生信息的一个重要来源。不过,提供信息的数量和质量会导致信息过载。因此,人们需要某些技能搜索、识别、和评估来自互联网的信息。健康信息的上下文中,这些能力概括为电子健康素养的构建。先前的研究已经强调了电子健康素养的相关性方面的健康结果。然而,现有的仪器评估电子健康素养在德国的语言揭示了关于测试开发和验证方法的局限性。修订后的量表的开发和验证这一重要构造是高度相关的。gydF4y2Ba

    摘要目的:gydF4y2Ba本研究的目的是开发和修改后的德国电子健康素养量表的验证。特别是,本研究旨在关注高方法论和心理标准提供一个有效的和可靠的测量仪器电子健康素养在德国语言。gydF4y2Ba

    方法:gydF4y2Ba两个国际验证工具合并覆盖大范围的电子健康素养的构建和创建一个修改后的电子健康素养。翻译为德语遵循科学的指导方针和建议,以保证其内容效度。讲德语的人(n = 470)的数据被收集在一个便利样本从2020年10月到11月。验证是由因素分析。此外,相关性进行检查收敛,判别和效标效度。此外,分析测量不变性的性别、年龄、教育水平进行。gydF4y2Ba

    结果:gydF4y2Ba分析显示2的阶乘模型的电子健康素养。item-reduction, 2因素信息寻求与8项和信息评价测量达到acceptable-to-good模型适合(比较适合指数(CFI): 0.942,塔克刘易斯指数(TLI): 0.915,均方根误差近似[RMSEA]: 0.127,和标准化的均方根残留[SRMR]: 0.055)。聚合效度被显著相关性的信息寻求全面确认和信息评价和健康知识,互联网的信心,和互联网焦虑。判别和效标效度检验,相关分析与不同尺度和部分可以证实。标量水平测量不变性的性别(RMSEA TLI CFI: 0.932: 0.923: 0.122,和SRMR: 0.068)和教育水平(RMSEA TLI CFI: 0.937: 0.934: 0.112,和SRMR: 0.063)被证实。测量不变性的年龄被拒绝了。gydF4y2Ba

    结论:gydF4y2Ba翻译的科学指南和测试验证后,我们开发了一个修改后的德国电子健康素养量表(GR-eHEALS)。我们的因素分析证实acceptable-to-good模型。构建验证的收敛、判别和效标效度主要可以证实。我们的研究结果提供依据测量不变性的仪器有关性别和教育水平。新修订的GR-eHEALS问卷代表一个有效的仪器来测量重要健康构建电子健康素养。gydF4y2Ba

    J地中海互联网Res 2022; 24 (2): e28252gydF4y2Ba

    doi: 10.2196/28252gydF4y2Ba

    关键字gydF4y2Ba

    电子健康gydF4y2Ba;gydF4y2Ba eHealsgydF4y2Ba;gydF4y2Ba 健康知识gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 因子分析gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 验证gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 测量不变性gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 互联网gydF4y2Ba;gydF4y2Ba 健康信息gydF4y2Ba


    背景gydF4y2Ba

    健康素养的概念出现在1990年代作为收集健康信息的能力,用它来解决健康问题和问题(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。Nutbeam [gydF4y2Ba2gydF4y2Ba健康知识定义为“认知和社交技能,确定个人的动机和能力获得,理解,和使用信息的方式促进和维持良好的健康。“在接下来的几年里,健康素质已经成为一个重要的预测各种健康状况(如糖尿病或心脏衰竭)患者的行为(gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。世界卫生组织宣布健康素质作为一个关键因素定义的健康和它作为一个可持续发展的目标gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    随着互联网的兴起的信息来源,健康信息的收集是不再局限于专业或面对面的卫生资源,但可以从许多不同的健康主题网站(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。增加可用性的健康信息在互联网上,使用的人数这个寻求健康信息来源玫瑰(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。然而,互联网上的资源,包含不一致信息的贡献不仅仅是由专业人士(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。结果,数量和质量上的差异在互联网上提供的信息可能会导致健康信息过载gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。例如,在2020年,COVID-19成为全球大流行,和疾病相关信息,特别是从互联网上,指数级的增长,导致了“infodemic”[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。不仅仅是大量的信息,但大量的它必须被认为是错误的,因为信息的来源必须分类问题(gydF4y2Ba13gydF4y2Ba,gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    上下文的信息从互联网,诺曼和斯金纳gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)健康素质的概念应用于电子健康素养(电子健康素养)。随着电子健康素养的发展规模(eHEALS)调查问卷gydF4y2Ba16gydF4y2Ba),电子健康素养的概念变得可测量的,成为一个心理和医疗健康科学越来越感兴趣。系统评价表明,eHEALS与不同的健康结果,但结果无法确认(gydF4y2Ba17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。协会电子健康素养与不同健康状况已经找到,如健康意图(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba),获取健康知识(gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba23gydF4y2Ba),和健康预防行为gydF4y2Ba21gydF4y2Ba,gydF4y2Ba24gydF4y2Ba,gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。此外,研究表明电子健康素养和健康的行为,例如锻炼行为之间的联系,平衡营养,常规早餐(gydF4y2Ba26gydF4y2Ba,gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]。COVID-19的上下文中,协会电子健康素养和较低的心理症状(gydF4y2Ba28gydF4y2Ba)和更高的预防行为(gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba)可以证实。总之,研究表明,电子健康素养与预防行为,知识的获取,和人民应对疾病的能力,证实了电子健康素养的重要构造研究人们的健康行为。gydF4y2Ba

    应对信息过载和使用信息从互联网,诺曼和斯金纳gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]提出一组不同的能力:阅读技能,识别和理解不同的信息少区分有用的和有用的甚至虚假的或有害的信息。这些能力代表顺序处理信息的过程。在第一步中,基本认知技能是需要寻找有关某一主题的信息。在随后的认知过程中,信息必须区分有用的或更少的帮助以回答特定的问题。这些步骤是阐述了认知过程而非启发式信息。认知过程的区别是以前在防卫理论心理学文献描述和在多个研究证实gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]。防卫理论区分快速认知过程,描述启发式代表直观和全面的方法,内隐认知,和缓慢的认知过程,分析和基于规则和专注于显式的学习gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。认知过程缓慢连续地运行,需要认知能力回答或解决具体问题。在电子健康素养的背景下,从网上健康信息的处理显然代表一个系列随后的认知的过程,需要不同的能力建设。gydF4y2Ba

    eHEALS:翻译的原始eHEALS问卷和其局限性gydF4y2Ba

    自出版以来,原始eHEALS问卷已经被译成多种语言,包括意大利(gydF4y2Ba34gydF4y2Ba,gydF4y2Ba35gydF4y2Ba)、西班牙语(gydF4y2Ba36gydF4y2Ba)、荷兰(gydF4y2Ba37gydF4y2Ba),中国(gydF4y2Ba38gydF4y2Ba),塞尔维亚(gydF4y2Ba39gydF4y2Ba),韩国(gydF4y2Ba40gydF4y2Ba)、印尼(gydF4y2Ba41gydF4y2Ba)和德国(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。然而,这些研究不能证实1)模型所假定的诺曼和斯金纳gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。看许多不同eHEALS问卷的验证研究,一致的阶乘结构没有得到证实;(1)!gydF4y2Ba16gydF4y2Ba,gydF4y2Ba37gydF4y2Ba,gydF4y2Ba43gydF4y2Ba),(2)!gydF4y2Ba42gydF4y2Ba,gydF4y2Ba44gydF4y2Ba,gydF4y2Ba45gydF4y2Ba),和3的阶乘模型(gydF4y2Ba46gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba48gydF4y2Ba已确定在不同的验证研究和语言。这些结果表明,eHEALS问卷缺乏一致的阶乘结构。gydF4y2Ba

    德国版本的问卷调查验证了Soellner和他的同事们(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]尤其缺乏方法和内容相关的准确性。他们开发了一个初始评估工具为德语社区电子健康素养(G-eHEALS)。然而,Soellner和他的同事们(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba明显不符合科学标准;首先,他们不符合科学标准推荐的翻译工具。第二,在他们2的阶乘模型内容效度是有问题的,因为有些东西反映了个子维度信息的评估,而不是分配个子维度的信息寻求(“我知道如何使用卫生信息我发现在网上帮助我”或者“我有信心在使用信息从互联网使卫生决策”)。此外,Soellner和他的同事们(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba)收集数据样本有限的327名学生16岁到21岁,只有一个类型的学校(体育馆:德国学校类型准备大学出席),和年龄较大的人不考虑验证。然而,年龄较大的人可能不太熟悉使用互联网(gydF4y2Ba49gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba51gydF4y2Ba)和电子健康素养尤其是描绘了一个特定的数字素养,Soellner和他的同事们提出的模型(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba)可能是无效的评估在老年人电子健康素养。此外,参与者的教育水平不可能被认为是在其有偏见的研究样本。Juvalta和他的同事们(gydF4y2Ba52gydF4y2Ba使用G-eHEALS],也收集数据样本有限的年轻父母(88.5%的女性)。在另一个讲德语的研究中,红和他的同事们(gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]显示3 ! G-eHEALS结构。然而,只有女性参加了这项研究,这是一个有限的样本研究G-eHEALS的有效性。不一致的结果和方法的限制这些研究表明清楚! G-eHEALS结构。gydF4y2Ba

    原始eHEALS问卷调查的另一个限制是指代表不足的阐述了认知信息处理。最初的规模并不能反映上述信息过程的复杂性。Petrič和他的同事们(gydF4y2Ba54gydF4y2Ba)关注这个限制,开发了一个扩展的电子健康素养量表(eHEALS-E)。创建一个20问卷调查时,他们发现一个6的阶乘的结构。尽管这个扩展和其他概念和问卷调查gydF4y2Ba55gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba57gydF4y2Ba),eHEALS仍然是仪器用于测量电子健康素养。gydF4y2Ba

    本研究的目的是gydF4y2Ba

    总之,G-eHEALS验证Soellner和他的同事(gydF4y2Ba42gydF4y2Ba)是一个有价值的电子健康素养的重要主题的第一个方法中,但它是重要的方法论上的局限,缺乏心理品质。然而,随着电子健康素养可以确认为一个重要的构造与健康有关的结果,评估电子健康素养的可能性是至关重要的卫生保健从业者和研究者理解健康能力讲德语的人。为了描述的实用和科学的要求和限制,我们开发了一个新的测量仪器电子健康素养4目标:gydF4y2Ba

    • 扩展现有的问卷诺曼和斯金纳的gydF4y2Ba16gydF4y2Ba)由8 Petrič和他的同事们提出的不重叠的项目(gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。通过结合问卷调查,构建的一个更好的表示电子健康素养有关的认知过程,识别和评估健康信息应该实现。gydF4y2Ba
    • 德国翻译项目根据常见的科学建议gydF4y2Ba58gydF4y2Ba,gydF4y2Ba59gydF4y2Ba),以保证其内容效度。gydF4y2Ba
    • 验证的修订GR-eHEALS便利样本的构造和效标效度。我们决定收集数据在便利样本达到参与者与不同的社会经济背景。此外,我们的目标是不限制样本为了开发一个尽可能通用的度量模型。gydF4y2Ba
    • 据我们所知,没有研究测量不变性的电子健康素养之间的性别、年龄、教育水平在德国的样品。然而,统计差异的解释不同团体的人需要这些团体之间测量不变性(gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]。电子健康素养代表能力,重要的人不管他们的社会地位,其测量显然应该独立于这些影响变量。gydF4y2Ba

    总之,我们追求研究的目标是开发一个修改和验证电子健康素养测量仪。进一步,我们试图研究仪器的测量不变性对相关社会人口变量。gydF4y2Ba


    新仪器的发展gydF4y2Ba

    修改后的电子健康素养量表(GR-eHEALS)是基于原始eHEALS(商品的原因gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]扩展通过添加物品从eHEALS-E问卷Petrič和他的同事们(gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。翻译后进行Beaton和他的同事们提出的指导方针(gydF4y2Ba58gydF4y2Ba和Guillemin和他的同事们gydF4y2Ba59gydF4y2Ba翻译的学术文献,以确保内容效度。因此,在第一步,作者翻译的第2项到德国和合并这些翻译成第一次翻译的建议。在第二步中,讨论了这个提议在一个系统组成的专家小组2翻译和心理学家专家在医疗和电子健康的环境。由此产生的第二个建议是译成英文在第三步确认项目的重要意义与原项目是一致的。在第四步中,认知进行了访谈,以确保所有项目都容易理解,不包括攻击性言论,不要歧视年龄或性别。受访者年龄在23岁到72岁,不同的教育背景。由此产生的最终版本的翻译和扩展版本由16项。原来的物品和物品显示在翻译gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba。1 - 8项目翻译从原始eHEALS问卷从诺曼&斯金纳gydF4y2Ba16gydF4y2Ba,9到16项目翻译从Petrič问卷(eHEALS-E)和他的同事们(gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。所有后续的提名项目中提到的参考项目号码gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba。验证GR-eHEALS,我们执行一个prestudy旨在检查任何并发症回答翻译项目,进行项目分析的结果显示在分析gydF4y2Ba多媒体附录2gydF4y2Ba。prestudy显示了强劲的项目特征,开发工具被认为是好适合的主要研究目的。gydF4y2Ba

    研究设计和参与者gydF4y2Ba

    横断面研究通过Unipark (Tivian XI GmbH)之间的一个在线调查工具,2020年10月和11月。伦理委员会的大学的医学院Duisburg-Essen进行审核和批准这项研究(20 - 9592 bo)。gydF4y2Ba

    所有的数据收集匿名。本研究参与者招募通过个人和职业网络和在线社交网络(兴、Facebook、LinkedIn)。在我们的分析中,只有完整的数据集被认为是。从524年共有1634名参与者,已经完成了我们的调查问卷,代表完成率32.1%,可以认为是典型的一个在线调查(gydF4y2Ba61年gydF4y2Ba]。我们排除了案件中,参与者花了不到5:34分钟(5%百分位)或超过25:45分钟(95%百分位)来完成调查。此外,我们排除1的参与者是18岁以下。只有1人表示性别不同,我们排除了这种情况下为了执行的分析测量不变性的性别。由此产生的样本包括470名受访者。样本大小是按照建议进行验证研究[gydF4y2Ba62年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba63年gydF4y2Ba]。回答调查问卷(SD 4:24)分钟平均霎时一切都。包括所有数据支持这项研究的结论gydF4y2Ba多媒体附录3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    在主要的研究中,我们的目标是验证GR-eHEALS便利样本来验证其收敛,判别,效标效度和测试测量不变性。gydF4y2Ba

    我们聚合效度验证假设电子健康素养和健康素养之间的正相关关系,衡量一个类似的构造,但不考虑信息的来源。此外,我们认为电子健康素养与互联网的信心和积极的相互关联的消极与互联网焦虑相关电子健康素养尤其是侧重于从互联网上收集的信息。gydF4y2Ba

    核实区分效度,我们捕获的冲动和共同的性格特征假设没有显著的关系。在处理电子健康素养反映能力与健康有关的信息(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba),而不是一个人格特质,不应该有内容相关电子健康素养和人格特质之间的重叠。gydF4y2Ba

    此外,我们认为可能的结果变量心理和生理健康状况和生活满意度检查效标效度。效标效度的仪器描述的能力证明构造本身之间的关系和可能的结果gydF4y2Ba64年gydF4y2Ba]。因此,我们预计电子健康素养与上述有关卫生相关的变量。gydF4y2Ba

    调查包括以下调查问卷(样例项目下面翻译)。大多数规模在5点李克特量表评估从1 =非常不同意,5 =非常同意。下面分别解释异常。量表包含倒之前记录统计分析的项目。gydF4y2Ba

    测量gydF4y2Ba

    健康知识gydF4y2Ba

    参与者把他们的健康素养16项健康知识问卷从Rothlin和他的同事们gydF4y2Ba65年gydF4y2Ba]。示例项目”有多容易/难找到治疗疾病的信息影响你吗?“健康素质是衡量规模2点(容易/难)。因此,它被用作sum-score表明健康素质的范围0 - 16(平均12.63(标准差2.99))。克伦巴赫α这种规模的点。gydF4y2Ba

    冲动gydF4y2Ba

    我们使用了8项冲动Behavior-8规模从Kovaleva和他的同事们gydF4y2Ba66年gydF4y2Ba]冲动性测量(例如,“有时候我自发做我不应该做的事情”)。克伦巴赫α这种规模的标识(平均2.78(标准差0.59))。gydF4y2Ba

    人格特质gydF4y2Ba

    人格特质(外向性、神经质、开放性、责任心和宜人性)都评估由Rammstedt和他的同事(2项gydF4y2Ba67年gydF4y2Ba]。神经质的示例项是“我很容易紧张,不安全。“外向性(平均3.30(标准差1.04)),神经质(平均3.08(标准差0.97)),开放(平均3.61(标准差0.99)),责任心(平均3.59(标准差0.75)),和宜人性(平均3.15(标准差0.76))克伦巴赫α.79,点,.62,38,.19,分别。由于可靠性低、责任心和宜人性被排除在以下分析。gydF4y2Ba

    进一步的结构gydF4y2Ba

    另外,我们要求互联网的信心(3项;平均3.74(标准差0.72),克伦巴赫α.89),互联网焦虑(3项;结果平均1.81(标准差0.82),克伦巴赫α)和单项测量物理(平均7.37(标准差1.58))和心理健康(平均7.27(标准差1.90))11点李克特量表从0 =非常糟糕的健康10 =很健康(所有self-formulated), 5分李克特量表和生活满意度从1 =不满意,5 =完全满意(平均3.76(标准差0.83))从Beierlein和他的同事们gydF4y2Ba68年gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    此外,社会人口变量(年龄、性别、婚姻状况、教育水平、财务状况、网络可用性、和社区大小)被认为是确保样本代表的人口。gydF4y2Ba

    统计分析gydF4y2Ba

    所有的数据进行了分析使用R (R统计计算的基础),RStudio,几包。gydF4y2Ba

    之前进行验证性因子分析(CFA),我们执行一个探索性因素分析(脂肪酸)评估数据是否适合因素分析。我们使用了Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)和巴特利特球形的测试评估。因子进行提取使用最大似然估计和电子产品品牌斜旋转和许多因素都被小石子情节检查和Kaiser标准(特征值> 1)。因子载荷≥0.4被认为是重要的(gydF4y2Ba69年gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    随后,我们连续执行CFA和比较适合指数和因子载荷来确认最佳拟合模型,考虑的建议胡锦涛和Bentler (gydF4y2Ba70年gydF4y2Ba)谁承担实现比较适合指数(CFI)和塔克刘易斯指数(TLI)约0.95和均方根误差近似(RMSEA)和标准化的均方根残余(SRMR)约为0.06和0.08,分别。我们使用的最大似然估计值作为我们prestudy显示物品略有负面倾斜,和一个健壮的估计更有可能产生更少的偏置模型统计比极大似然估计量gydF4y2Ba71年gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    双尾皮尔逊相关性进行了考虑5%的显著性水平检验收敛,判别和效标效度。gydF4y2Ba

    我们在最终执行的测试测量不变性模型检查测量是否可靠以及两性的2岁组和3组的教育水平。为此,我们进行了连续多组CFA的逐步严格模型假设解决越来越多的为每个3测量不变性模型的模型参数。gydF4y2Ba

    测量invariance-as意味着不同的解释验证的先决条件和日益严格的模型假设通过3个步骤(1)的因素和因素指示器的模式数量关系(构形的不变性),(2)因子载荷(度量不变性),和(3)截获的指标(标量不变性)gydF4y2Ba72年gydF4y2Ba]。这三个步骤假设没有关于这些参数,观察组之间的差异和解释的差异是有效的标量不变性时确认(gydF4y2Ba73年gydF4y2Ba]。组间差异时应该只被测量不变性是证实,因为否则组之间的差异可能会出现因为乐器不测量同样不同群体之间(gydF4y2Ba60gydF4y2Ba,gydF4y2Ba73年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba74年gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    我们应用截止准则的差异CFI(ΔCFI) 0.01提出适当的假设两个模型之间的不变性(gydF4y2Ba75年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba76年gydF4y2Ba]。因此,对于评估测量不变性我们考虑模型相比,模型之间的指数和CFI差。gydF4y2Ba


    样本特征gydF4y2Ba

    参与者的平均年龄是37.16 (SD 13.4,最小18岁,最大82,平均33)年。样本所示所有其他社会人口特征变量gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    表1。总结样本特征(n = 470)。gydF4y2Ba
    特征gydF4y2Ba 值,n (%)gydF4y2Ba
    性别gydF4y2Ba

    		女gydF4y2Ba 332 (70.6)gydF4y2Ba

    		男性gydF4y2Ba 138 (29.4)gydF4y2Ba
    婚姻状况gydF4y2Ba

    		结婚了gydF4y2Ba 161 (34.3)gydF4y2Ba

    		没有结婚,在伙伴关系gydF4y2Ba 183 (38.9)gydF4y2Ba

    		单gydF4y2Ba 115 (24.5)gydF4y2Ba

    		其他gydF4y2Ba 11 (2.3)gydF4y2Ba
    教育水平gydF4y2Ba

    		较低的中学gydF4y2Ba 5 (1.1)gydF4y2Ba

    		上中学gydF4y2Ba 24 (5.1)gydF4y2Ba

    		大学入学资格gydF4y2Ba 77 (16.4)gydF4y2Ba

    		职业培训gydF4y2Ba 91 (19.4)gydF4y2Ba

    		大学学位gydF4y2Ba 273 (58.1)gydF4y2Ba
    财务状况gydF4y2Ba

    		很好gydF4y2Ba 9 (1.9)gydF4y2Ba

    		好gydF4y2Ba 47 (10.0)gydF4y2Ba

    		中等gydF4y2Ba 114 (24.3)gydF4y2Ba

    		坏gydF4y2Ba 220 (46.8)gydF4y2Ba

    		非常糟糕的gydF4y2Ba 80 (17.0)gydF4y2Ba
    网络可用性gydF4y2Ba

    		总是可用的gydF4y2Ba 288 (61.3)gydF4y2Ba

    		主要是可用的gydF4y2Ba 177 (37.7)gydF4y2Ba

    		偶尔可用gydF4y2Ba 5 (1.1)gydF4y2Ba

    		不可用gydF4y2Ba 0 (0.0)gydF4y2Ba
    社区规模gydF4y2Ba

    		大城市(> 100000居民)gydF4y2Ba 244 (51.9)gydF4y2Ba

    		中等城市(> 20000居民)gydF4y2Ba 88 (18.7)gydF4y2Ba

    		小城市(> 5000居民)gydF4y2Ba 76 (16.2)gydF4y2Ba

    		农村(< 5000居民)gydF4y2Ba 62 (13.2)gydF4y2Ba

    探索性因素分析gydF4y2Ba

    KMO显示值为0.92,巴特利特球形测试是非常重要的(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施),表明数据适合因素分析。经验Kaiser判据和小石子情节隐含因子模型。gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba显示了2的因子载荷的因素。gydF4y2Ba

    14项没有明显负载的2因素排除在以下分析。剩下的15项被认为是CFA。gydF4y2Ba

    表2。探索性因素分析的结果。gydF4y2Ba
    项目没有gydF4y2Ba 因子1gydF4y2Ba 因子2gydF4y2Ba
    1gydF4y2Ba 0.88gydF4y2Ba -0.06gydF4y2Ba
    2gydF4y2Ba 0.80gydF4y2Ba 0.03gydF4y2Ba
    3gydF4y2Ba 0.84gydF4y2Ba 0.00gydF4y2Ba
    4gydF4y2Ba 0.97gydF4y2Ba -0.06gydF4y2Ba
    5gydF4y2Ba 0.49gydF4y2Ba 0.37gydF4y2Ba
    6gydF4y2Ba 0.10gydF4y2Ba 0.62gydF4y2Ba
    7gydF4y2Ba 0.03gydF4y2Ba 0.70gydF4y2Ba
    8gydF4y2Ba 0.28gydF4y2Ba 0.49gydF4y2Ba
    9gydF4y2Ba 0.00gydF4y2Ba 0.78gydF4y2Ba
    10gydF4y2Ba -0.12gydF4y2Ba 0.78gydF4y2Ba
    11gydF4y2Ba -0.11gydF4y2Ba 0.75gydF4y2Ba
    12gydF4y2Ba -0.07gydF4y2Ba 0.56gydF4y2Ba
    13gydF4y2Ba 0.12gydF4y2Ba 0.56gydF4y2Ba
    14gydF4y2Ba 0.32gydF4y2Ba 0.31gydF4y2Ba
    15gydF4y2Ba 0.44gydF4y2Ba 0.01gydF4y2Ba
    16gydF4y2Ba 0.44gydF4y2Ba -0.09gydF4y2Ba

    验证性因素分析gydF4y2Ba

    在模型1中,15个项被分配在电弧炉2因素确定的。根据内容含义的基础项目,因素1代表信息寻求和因子2代表信息评价。然而,项目13、5、15不符合提出的因素的内容。因此,项目13被派遣到信息寻求而项目5和15给图书馆信息评价模型2。模型3,我们删除了6项由于因子载荷较低(< 0.65)。此外,我们排除了一个项目开发一个吝啬的模型导致2的阶乘模型2 4项的因素。gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba显示了模型适合3的模型。gydF4y2Ba

    CFI, TLI SRMR几乎满足一个好的模型适合的标准。胡锦涛和Bentler RMSEA略高于建议的(gydF4y2Ba70年gydF4y2Ba]。考虑到建议,模型3显示了acceptable-to-good模型。gydF4y2Ba

    图1gydF4y2Ba描述了2的阶乘的结构模型的因子载荷。所有项因子载荷大于λ= 0.71。gydF4y2Ba

    信息寻求和信息评估取得了令人满意的克伦巴赫α.92点和点,分别。gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba显示了最后的数据项。基于平均值和标准偏差,低水平的信息搜集和信息评价低于平均分数为2.99和3.20,分别。高水平可以认为高于平均得分4.71和4.69,分别。gydF4y2Ba

    表3。验证性因素分析的结果。gydF4y2Ba
    模型gydF4y2Ba 卡方gydF4y2Ba dfgydF4y2Ba CFIgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba TLIgydF4y2BabgydF4y2Ba RMSEAgydF4y2BacgydF4y2Ba SRMRgydF4y2BadgydF4y2Ba 另类投资会议gydF4y2BaegydF4y2Ba BICgydF4y2BafgydF4y2Ba
    1gydF4y2Ba 433.5gydF4y2Ba 89年gydF4y2Ba 0.891gydF4y2Ba 0.871gydF4y2Ba 0.100gydF4y2Ba 0.067gydF4y2Ba 16029.832gydF4y2Ba 16158.567gydF4y2Ba
    2gydF4y2Ba 519.8gydF4y2Ba 89年gydF4y2Ba 0.863gydF4y2Ba 0.839gydF4y2Ba 0.112gydF4y2Ba 0.084gydF4y2Ba 16136.608gydF4y2Ba 16265.343gydF4y2Ba
    3gydF4y2Ba 117.0gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 0.942gydF4y2Ba 0.915gydF4y2Ba 0.127gydF4y2Ba 0.055gydF4y2Ba 7782.043gydF4y2Ba 7852.640gydF4y2Ba

    一个gydF4y2BaCFI:比较合适的索引。gydF4y2Ba

    bgydF4y2Ba刘易斯:TLI塔克指数。gydF4y2Ba

    cgydF4y2BaRMSEA:均方根误差的近似。gydF4y2Ba

    dgydF4y2BaSRMR:标准化的均方根残留。gydF4y2Ba

    egydF4y2BaAIC: Akaike信息标准。gydF4y2Ba

    fgydF4y2BaBIC:贝叶斯信息准则。gydF4y2Ba
    ‎gydF4y2Ba
    图1所示。2的阶乘,intercorrelated电子健康素养的典范。gydF4y2Ba
    把这个图gydF4y2Ba
    表4。修改后的德国电子健康素养量表的描述性统计(GR-eHEALS)项目。gydF4y2Ba
    项gydF4y2Ba 意思是(SD)gydF4y2Ba 中位数gydF4y2Ba 斜gydF4y2Ba
    信息寻求gydF4y2Ba 3.85 (0.86)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.78gydF4y2Ba

    		1。我我weiß,Internetseiten麻省理工学院hilfreichen Gesundheitsinformationen法登萤石。gydF4y2Ba 3.93 (0.95)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.93gydF4y2Ba

    		2。我我weiß,das互联网nutzen萤石,嗯Antworten我汪汪汪Gesundheitsfragen祖茂堂erhalten。gydF4y2Ba 4.04 (0.87)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -1.01gydF4y2Ba

    		3所示。我weiß,welche Seiten麻省理工学院Gesundheitsinformationen im网络verfugbar信德。gydF4y2Ba 3.63 (1.00)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.60gydF4y2Ba

    		4所示。我weiß,我们我im网络hilfreiche Gesundheitsinformationen法登萤石。gydF4y2Ba 3.81 (1.01)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.89gydF4y2Ba
    信息评估gydF4y2Ba 3.95 (0.74)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.77gydF4y2Ba

    		5。我weißGesundheitsinformationen来自民主党互联网所以祖茂堂nutzen dass您米尔weiterhelfen。gydF4y2Ba 3.91 (0.88)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.77gydF4y2Ba

    		6。我本在der拉赫,Internetseiten麻省理工学院Gesundheitsinformationen kritisch祖茂堂bewerten。gydF4y2Ba 4.18 (0.87)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -1.24gydF4y2Ba

    		7所示。我萤石来vertrauenswurdigen fragwurdigen Internetseiten麻省理工学院Gesundheitsinformationen unterscheiden。gydF4y2Ba 4.07 (0.84)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.93gydF4y2Ba

    		8。我fuhle密歇根州自信达林,Informationen来自民主党互联网祖茂堂nutzen嗯Entscheidungen在Bezug auf我祖茂堂treffen一厢情愿。gydF4y2Ba 3.62 (1.03)gydF4y2Ba 4.00gydF4y2Ba -0.57gydF4y2Ba

    GR-eHEALS的验证gydF4y2Ba

    检查收敛、判别和GR-eHEALS的效标效度,我们进行了相关分析与2因素(信息寻求和信息评价)。此外,相关性的因素与人口统计学变量的计算。结果所示gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba。这两个因素强烈正相关健康知识和互联网的信心和强烈互联网焦虑呈负相关。没有2尺度与冲动或外向性显著相关。信息评价与神经质而相互关联的信息寻求与开放性。信息评价与身心健康和生活满意度,这是不正确的信息寻找。此外,寻求与年龄显著相关的信息。gydF4y2Ba

    表5所示。皮尔逊相关系数的电子健康素养的因素。gydF4y2Ba
    尺度gydF4y2Ba 信息寻求(gydF4y2BaPgydF4y2Ba值)gydF4y2Ba 信息评价(gydF4y2BaPgydF4y2Ba值)gydF4y2Ba
    聚合效度gydF4y2Ba

    		健康知识gydF4y2Ba 0.43(<措施)gydF4y2Ba 0.53(<措施)gydF4y2Ba

    		互联网的信心gydF4y2Ba 0.17(<措施)gydF4y2Ba 0.17(<措施)gydF4y2Ba

    		互联网焦虑gydF4y2Ba -0.21(<措施)gydF4y2Ba -0.23(<措施)gydF4y2Ba
    区分效度gydF4y2Ba

    		冲动gydF4y2Ba -0.06 (16)gydF4y2Ba -0.05(陈霞)gydF4y2Ba

    		外向性gydF4y2Ba -0.03 (58)gydF4y2Ba 0.03 (56)gydF4y2Ba

    		神经质gydF4y2Ba -0.08(.09点)gydF4y2Ba -0.14(措施)gydF4y2Ba

    		开放gydF4y2Ba 0.10 (03)gydF4y2Ba 0.07(点)gydF4y2Ba
    效标效度gydF4y2Ba

    		心理健康gydF4y2Ba 0.06 (.20)gydF4y2Ba 0.19(<措施)gydF4y2Ba

    		身体健康gydF4y2Ba 0.06(增长)gydF4y2Ba 0.12(幅)gydF4y2Ba

    		生活满意度gydF4y2Ba -0.01(点)gydF4y2Ba 0.12(幅)gydF4y2Ba
    社会人口变量gydF4y2Ba

    		年龄gydF4y2Ba 0.10 (02)gydF4y2Ba 0.06 (16)gydF4y2Ba

    		性别gydF4y2Ba -0.03 (55)gydF4y2Ba 0.01(尾数就)gydF4y2Ba

    		婚姻状况gydF4y2Ba -0.02(点)gydF4y2Ba -0.07(含量)gydF4y2Ba

    		教育水平gydF4y2Ba -0.04(点)gydF4y2Ba -0.02(.68点)gydF4y2Ba

    		财务状况gydF4y2Ba -0.05 (10)gydF4y2Ba 0.04(点)gydF4y2Ba

    		网络可用性gydF4y2Ba 0.01 (.76)gydF4y2Ba 0.02(点)gydF4y2Ba

    		社区规模gydF4y2Ba 0.02 (60)gydF4y2Ba -0.04(.41点)gydF4y2Ba

    测试测量的不变性gydF4y2Ba

    测量的不变性GR-eHEALS进行独立测试规模是否合适的测量性别、年龄和教育水平。这些分析之前,平均分割进行了单独的参与者根据年龄分成2组。平均年龄是33年。同时,把研究样本分成3组的教育水平,我们分开参与者持有大学学位的人,人完成了一个职业培训,任何学校的人证书。分析所示的结果gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    除了卡方和合适的指标,gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba显示了模型之间的差异的多。关于性别和教育测量不变性,在CFI低于0.01的所有更改,表明模型适合没有大幅减少更多的约束模型之间。测量不变性有关年龄必须拒绝构形的不变性无法证实。gydF4y2Ba

    表6所示。结果测量不变性的性别、年龄、使用多组验证性因素分析和教育。gydF4y2Ba
    模型gydF4y2Ba 卡方gydF4y2Ba dfgydF4y2Ba CFIgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba TLIgydF4y2BabgydF4y2Ba RMSEAgydF4y2BacgydF4y2Ba SRMRgydF4y2BadgydF4y2Ba ΔCFIgydF4y2BaegydF4y2Ba
    性别gydF4y2BafgydF4y2Ba

    		构形的gydF4y2BaggydF4y2Ba 154.937gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba 0.94gydF4y2Ba 0.905gydF4y2Ba 0.135gydF4y2Ba 0.056gydF4y2Ba 0.006gydF4y2Ba

    		度规gydF4y2Ba 166.889gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba 0.93gydF4y2Ba 0.916gydF4y2Ba 0.128gydF4y2Ba 0.066gydF4y2Ba 0.002gydF4y2Ba

    		标量gydF4y2Ba 181.273gydF4y2Ba 50gydF4y2Ba 0.93gydF4y2Ba 0.923gydF4y2Ba 0.122gydF4y2Ba 0.068gydF4y2Ba 0.002gydF4y2Ba
    年龄gydF4y2BahgydF4y2Ba

    		构形的gydF4y2BaggydF4y2Ba 187.672gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba 0.92gydF4y2Ba 0.883gydF4y2Ba 0.150gydF4y2Ba 0.059gydF4y2Ba 0.021gydF4y2Ba

    		度规gydF4y2Ba 185.713gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba 0.92gydF4y2Ba 0.901gydF4y2Ba 0.138gydF4y2Ba 0.059gydF4y2Ba -0.002gydF4y2Ba

    		标量gydF4y2Ba 197.419gydF4y2Ba 50gydF4y2Ba 0.92gydF4y2Ba 0.913gydF4y2Ba 0.130gydF4y2Ba 0.060gydF4y2Ba 0.001gydF4y2Ba
    教育gydF4y2Ba我gydF4y2Ba

    		构形的gydF4y2BaggydF4y2Ba 170.758gydF4y2Ba 57gydF4y2Ba 0.94gydF4y2Ba 0.904gydF4y2Ba 0.136gydF4y2Ba 0.058gydF4y2Ba 0.007gydF4y2Ba

    		度规gydF4y2Ba 174.474gydF4y2Ba 69年gydF4y2Ba 0.94gydF4y2Ba 0.926gydF4y2Ba 0.119gydF4y2Ba 0.061gydF4y2Ba -0.004gydF4y2Ba

    		标量gydF4y2Ba 196.107gydF4y2Ba 81年gydF4y2Ba 0.94gydF4y2Ba 0.934gydF4y2Ba 0.112gydF4y2Ba 0.063gydF4y2Ba 0.002gydF4y2Ba

    一个gydF4y2BaCFI:比较合适的索引。gydF4y2Ba

    bgydF4y2Ba刘易斯:TLI塔克指数。gydF4y2Ba

    cgydF4y2BaRMSEA:均方根误差的近似。gydF4y2Ba

    dgydF4y2BaSRMR:标准化的均方根残留。gydF4y2Ba

    egydF4y2BaCFI比前一个模型的变化。gydF4y2Ba

    fgydF4y2Ba女性n = 332;男性n = 138。gydF4y2Ba

    ggydF4y2BaCFI的变化相比,模型3。gydF4y2Ba

    hgydF4y2Ba年龄>中值n = 240;年龄<值n = 230。gydF4y2Ba

    我gydF4y2Ba大学学位n = 273;职业培训n = 91;学校证书n = 106。gydF4y2Ba

    主要研究结果gydF4y2Ba

    我们的因素分析的结果表明,电子健康素养包括两个因素,寻求和信息评价的信息。我们的第一个研究目的是检查电子健康素养的测量是否可以改善通过添加从eHEALS-E[不重叠的项目gydF4y2Ba54gydF4y2Ba)原eHEALS (gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。我们执行一个电弧炉和几个cfa检查!我们的仪器的结构。我们的分析表明,测量电子健康素养不能改善通过添加附加条目的eHEALS问卷。gydF4y2Ba

    然而,我们的研究大大加剧了现有的测量电子健康素养。通过强烈的科学建议关于学术翻译后,我们开发了GR-eHEALS内容效度高。考虑统计和内容相关的考虑,当进行因素分析,我们建立了一个计量模型的电子健康素养较高的内容效度和acceptable-to-good模型。克伦巴赫α是满意2因素表明良好的内部一致性和确认仪器的可靠性。gydF4y2Ba

    我们的发现考试的收敛,判别,效标效度的仪器并没有完全符合我们的预期,需要关键的讨论。正如所料,2因素显示显著相关健康知识的聚合结构,互联网的信心,和互联网焦虑。相比之下,虽然冲动和外向性持续显示,正如预期的那样,与2因素无显著相关性,神经质和开放表示不一致的关系。与信息评估神经质强烈负相关,但不与寻求信息。另一方面,开放只是寻求与信息而不是评估相关信息。要理解这些意想不到的相关模式,我们检查发现的研究发现人格特质和健康相关结构的关联。其他的研究表明,神经质是降低健康行为自我效能与健康行为(gydF4y2Ba77年gydF4y2Ba对学习和教育()和较低的使用互联网gydF4y2Ba78年gydF4y2Ba]。这些发现可能表明,神经质扭曲认知过程所需的更高的细化评价但不一定信息寻求信息。关于开放的人格特质,Bogg和签证官gydF4y2Ba79年gydF4y2Ba]表明,人们经常越开放的互联网搜索关于健康的话题。有人可能认为开放促进人们寻找新的信息在某种意义上的好奇心。然而,随后和认知要求信息评估的过程可能不是由人民开放。gydF4y2Ba

    指效标效度的检验,正相关性的可能结果变量心理健康,身体健康,和生活满意度预计,尽管只有信息评估这些结构显著相关。这些结果可能会解释为信息寻求是一个过程,需要认知努力但可能不足以促进满意度和健康状况的但需要高能力信息评估作为一个强制性的先决条件。然而,信息的搜索是一个必要的过程执行后续信息评价的过程。gydF4y2Ba

    总之,聚合效度的仪器可以全面的证实。考试的区分效度和效标效度揭示意想不到的发现应该进一步研究的主题。尽管我们不能完全满足我们的期望结果,研究结果表明,这两个因素代表不同的认知过程与防卫的理论分析和基于规则的过程:信息寻求作为第一连续2能力只专注于在互联网上搜索信息的过程而不是发现更深层次的应用程序的信息。在连续第二个能力建立在寻求信息,信息评价描述解释信息的认知过程及其应用在个人健康问题。gydF4y2Ba

    此外,我们调查了测量不变性的性别、年龄和教育水平。我们的研究结果表明,测量不变性的GR-eHEALS可以认为性别和受教育程度的标量的不变性而不是年龄。我们的研究是第一个为这些社会人口变量检查测量不变性。尤其是样本的局限性先前的研究调查电子健康素养,GR-eHEALS是第一个仪器,可以部署和解释无论性别和教育水平。因此,未来的研究人员能够解释这些社会人口变量的统计差异在使用GR-eHEALS电子健康素养。这非常重要,因为一个能想到的微分的电子健康素养水平由于性别,这是确认健康素质的构建gydF4y2Ba80年gydF4y2Ba]。关于教育水平,研究表明,教育也起了一定作用在电子健康素养的背景下(gydF4y2Ba81年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba82年gydF4y2Ba),但是,据我们所知,没有使用仪器测量证实是不变的。gydF4y2Ba

    关于我们的仪器发现的不平等的时代,一个可能的解释可能是,老年人不熟悉使用互联网比年轻人的数字鸿沟(gydF4y2Ba49gydF4y2Ba),有不同的理解比年轻人寻求和信息评价的信息。;痒和他的同事们(gydF4y2Ba83年gydF4y2Ba)表明,年龄是一个相关变量在电子健康素养的上下文中。此外,在我们的数据我们发现显著的相互关系的年龄和信息寻求但不是年龄和评价。这在即将到来的研究应该进一步检查。gydF4y2Ba

    总之,之前的调查研究表明,不同的电子健康素养不同团体的人是高的科学兴趣。然而,以往的研究缺乏考虑统计差异不应该解释除非确认测量不变性。GR-eHEALS,我们关闭这个差距,大大有助于电子健康素养的概念的理解和解释意味着对性别和教育程度的差异。gydF4y2Ba

    由于其高有效性,GR-eHEALS为研究者和实践者提供了一个测量电子健康素养的越来越重要的构造。电子健康素养与许多健康结果和行为(gydF4y2Ba19gydF4y2Ba,gydF4y2Ba26gydF4y2Ba,gydF4y2Ba27gydF4y2Ba],GR-eHEALS可以提供一个基础教育项目来改善电子健康素养通过专注于解释的主要认知过程重要健康信息从互联网上。同时,有证据表明,学生缺乏能力对电子健康素养(gydF4y2Ba84年gydF4y2Ba]。因此,评估和发展电子健康素养应该是一个学生的课程的一部分,为年轻人提供所需的能力维持或改善一个人的健康状况。因此,GR-eHEALS可以参与的教育心理学家诊断曲目以及专业培训计划的基础在学校和大学。我们建议的结果GR-eHEALS应该解释2能力诊断和干预的基础上描述电子健康素养考虑平均分数高和低水平的信息寻求和评价信息。gydF4y2Ba

    优势和局限性gydF4y2Ba

    本研究的主要优势是高的方法论和心理标准应用于开发GR-eHEALS并确认其内容,构造和效标效度。此外,确认测量不变性是一种先进的方法具有较强的实际意义的解释组差异。gydF4y2Ba

    我们研究的一个限制是,我们测量电子健康素养的自我评估。因为这个构建的目的是测量技能和能力,电子健康素养应该与实际行为进行比较或评估使用基于行为的测量。此外,我们的数据被收集在一个横断面研究。因此,相关方向显示关系但不解释的原因。未来的研究应该探索如果我们2显示不同的因素对健康的影响结果。此外,我们使用了一个在线调查,知情人士参与互联网更有可能比那些很少使用互联网。因此,应该考虑选择性偏差的可能性。在我们的示例中,很大一部分人持有大学学位限制有关教育水平的代表性。就像在德国大约19%的人持有大学学位(gydF4y2Ba85年gydF4y2Ba),样本比例的58%持有大学学位学术人员显然使有过多的代表。尽管我们的目标是收集数据便利样本,我们的研究样本包括71%的女性参与者,不能视为population-representative。因此,未来的研究应该使用population-representative示例复制我们的发现。gydF4y2Ba

    结论gydF4y2Ba

    电子健康素养能力反映了重要的维护和改善他们的健康状况。这种能力会变得越来越重要,因为互联网为数量迅速增加的健康信息提供了相当大的带宽的质量和可信度。GR-eHEALS的8项因素,2日是一个验证仪器捕捉电子健康素养在德国语言。GR-eHEALS有助于测量电子健康素养三方面:(1)仪器具有较高的内容效度,因为翻译后的科学建议,(2)仪表有acceptable-to-good模型配合和确认计量不变性性别和教育水平,和(3)仪器修正现有G-eHEALS和填充测量电子健康素养的重要差距的研究者和实践者提供一个准确和有效的评估。gydF4y2Ba

    确认gydF4y2Ba

    我们承认的支持开放获取出版基金Duisburg-Essen大学的。作者要感谢Daniela Geiß和玛丽亚揍的支持作为专家系统专家小组内的转化过程。gydF4y2Ba

    作者的贡献gydF4y2Ba

    毫米,通用电气、AB和EMS概念化。项目管理是由毫米、通用电气和AB。统计分析由毫米。毫米和GE解释数据,并写了初稿的手稿。AB、EMS、太监督项目,导致了研究设计,数据收集,和关键的修订手稿。所有作者进行审核和批准最终的手稿。包括所有数据支持这项研究的结论gydF4y2Ba多媒体附录3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    的利益冲突gydF4y2Ba

    没有宣布。gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    多媒体附录1gydF4y2Ba

    原始和翻译项目。gydF4y2Ba

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    ‎gydF4y2Ba
    多媒体附录2gydF4y2Ba

    项目统计prestudy (n = 50)。gydF4y2Ba

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    ‎gydF4y2Ba
    多媒体附录3gydF4y2Ba

    数据集。gydF4y2Ba

    XLSX文件(Microsoft Excel文件),391 KBgydF4y2Ba
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