数字健康素养作为意识、参与和使用国家基于网络的个人健康记录的预测因素:基于人群的调查研究

简介

背景

数码科技已使个人健康资料储存在以网页为基础的环境中，市民可按需要随时查阅及追踪自己的健康纪录[1-4］．世界卫生组织认为，基于网络的全国个人健康档案是全民健康覆盖的一个重要组成部分，因为它有可能提高卫生保健的质量、准确性和及时性[5］．2016年，接受调查的会员国中有一半(47%)表示，它们已引入了全国基于网络的医生看病系统[5，6］．

2012年，全民健康覆盖的澳大利亚推出了全国网络PHR系统“我的健康记录”(MyHR)，旨在为澳大利亚人提供更安全、更快、更高效医疗保健[7，8］．MyHR是一种安全的基于网络的个人健康信息摘要，允许人们随时随地与他们的医疗保健提供者控制和共享个人健康信息，从而改善临床医生和患者之间的沟通。该系统有超过18种语言版本，适用于弱视和失明人士，以确保满足不同需求的人的需求[9］．然而，MyHR的吸收很慢。2017年，在推出5年后，澳大利亚总人口中只有约21%(2460万人中的520万人)注册了MyHR [10］．2018年，澳大利亚政府宣布MyHR将成为一种退出系统，这意味着人们将自动加入MyHR，除非他们在2018年7月至2019年1月的退出期间选择不加入。[11］．

基于网络的PHRs接受缓慢并非澳大利亚独有。1］．美国的一项研究报告称，只有20%的调查参与者使用基于网络的PHRs [12］．2007年，英国投资800万英镑(约1100万美元)建立了一个基于网络的PHR，但由于使用率低，2011年HealthSpace系统被放弃。后评价报告评论说，一些用户缺乏卫生知识和数字知识可能是不采用的原因之一[13］．

数字健康素养

在决定是否使用数字卫生系统时，数字卫生素养(也称为电子卫生素养)可以成为决定因素之一[14-16］．数字健康素养是指个人"从电子来源寻找、发现、理解和评估健康信息并将所获得的知识应用于处理或解决健康问题的能力" [14］．自2006年首次提出以来，这一概念随着不断变化的数字环境不断发展。然而，它是以健康素养为基础的，健康素养被定义为“人们通过日常活动、社会互动和几代人之间积累的知识、信心和舒适感，以获取、理解、评估、记住和使用关于健康和保健的信息，以促进自己和周围人的健康和福祉”(世界卫生组织，未发表的数据，2022年9月)。

基本健康指标有可能减少卫生不公平现象[17，18］．然而，这种潜力可能会受到数字鸿沟的阻碍。2，3.，指的是社会亚群体之间技术使用的不公平获取、使用和结果，因为收入或教育水平较高的人比其他群体(如文化多样化的少数群体、农村居民或收入或教育水平较低的人)更有可能获得更好的技术使用机会或技能[19-22］．这些群体也不太可能使用基于网络的PHRs [3.，23]并面临更多的数字卫生扫盲挑战[24-27］．因此，减少卫生不公平现象的善意努力必须谨慎执行，以确保这些努力不会加剧卫生差距[2，3.，23］．理解基于web的PHRs的预测因素是避免这一陷阱的关键第一步。

迄今为止，关于基于网络的PHR摄取预测因素的研究是有限的。只有少数几项研究可以确定，它们主要集中在年龄、教育程度、健康状况、计算机技能和基于网络的信息搜索经验上。28-33］．只有一项研究专门调查了数字健康素养[33］．鉴于对基于网络的PHR的吸收和使用的预测因素的了解有限，本研究的目的是确定在MyHR选择退出期间澳大利亚个人基于网络的健康记录MyHR的意识、参与和使用的预测因素，重点是数字健康素养。关于预测因素，本研究参考了用于确定与PHR摄取和使用相关因素的统计程序，而不是作为与这些因素因果关系的指示。

方法

研究设计

这项研究是在澳大利亚维多利亚州巴拉瑞特市及其周边地区进行的一项大型研究的一部分[34］．维多利亚州是澳大利亚人口第二多的州，截至2021年6月，人口约为670万。35］．巴拉瑞特市位于维多利亚中北部地区。之所以选择这个地区，是因为这里是早期推行最高人力资源计划的试验地点[36]并与澳大利亚数字卫生机构合作选择，该机构是为监督澳大利亚数字卫生能力的运作和发展而设立的联邦实体[37］．这项更大规模研究的目的是深入了解如何最大限度地吸收和使用MyHR和其他数字技术。该研究是优化健康知识普及和获取(Ophelia)过程的应用，该过程涉及确定当地需求，然后使用协同设计方法使利益相关者(消费者、从业者和管理人员)参与进来，通过当地智慧的见解产生适合目的的解决方案[38］．本文介绍了研究的需求评估阶段的发现。

数据收集

2018年10月1日至10月31日，对来自普通人群的参与者进行了计算机辅助电话访谈(CATI)调查。参与者的年龄为>岁，能够用英语完成电话调查，并居住在澳大利亚维多利亚州的巴拉瑞特金矿地区。没有年龄和性别的限制。访谈由一家合同研究公司(Strahan research Pty Ltd)进行。访谈团队接受了项目团队的专门培训。开展了一个试点阶段，在正式实施调查之前对反馈进行了审查。每次访谈都以项目要求和同意流程的描述开始，然后是调查。本研究只包括同意参与的受访者。每次采访持续约17分钟。完成的CATI调查在提供给项目团队之前进行了鉴定。

为确保样本按社会经济地位分层，抽样采用了系统随机抽样:该地区的所有邮编都是根据社会经济地位相对指数(相对社会经济劣势指数，该指数概括了一个地区内人们的经济和社会状况)的区域级社会经济地位标记来排序的[39］．固定电话和移动电话号码的数据库与邮政地区相匹配，并使用随机开始固定间隔抽样技术绘制样本。固定区间的计算方法是将巴拉瑞特金矿地区的总人口除以所需的1000个样本量。

伦理批准

获得了迪肯大学人类研究伦理委员会的伦理批准(HEAG-H 157_2018)。

调查工具

为了研究MyHR的认识、参与和使用的可能预测因素，收集了数字健康素养评估、人口数据和卫生服务数据的使用。使用电子健康素养问卷(eHLQ)评估数字健康素养[40]，并辅以健康素养问卷[41]以提供eHLQ结果的背景。CATI调查包括eHLQ的所有7个量表和HLQ的4个量表，随后询问了参与者的人口统计数据、健康状况、物理和数字健康服务的使用情况以及MyHR的经验。

eHLQ和HLQ使用基于有效性驱动的方法开发[42]以评估数字卫生素养和卫生素养的多维概念。在构建和初始有效性测试中，这两种工具都被发现具有心理测量上的鲁棒性[40，41]，后来的研究表明，当这些工具在不同的环境中使用时，其强烈的心理测量特性是可以接受的[43-51］．eHLQ由35个项目组成，7个量表代表数字卫生素养的7个维度多媒体附件1尺度定义):

1. 利用技术处理健康信息
2. 了解健康概念和语言
3. 积极参与数字服务的能力
4. 感觉安全，一切尽在掌握
5. 积极参与数字服务
6. 获得有效的数字服务
7. 适合个人需求的数字服务

eHLQ使用了4点回答选项:非常不同意、不同意、同意和非常同意。量表得分的计算方法是将每个量表内的项目得分平均，并赋予相等的权重，得出7个量表得分，每个量表得分范围为1至4 [40］．

完整的高质素问卷包括9个量表的44项[41)(见多媒体附件1对于尺度定义)。不过，为缩短电话访谈的长度，本调查只使用了4个量表(斜体字如下):

1. 感觉得到医护人员的理解和支持
2. 有足够的信息来管理我的健康
3. 积极管理我的健康
4. 保健的社会支助
5. 健康信息评估
6. 积极参与医疗保健提供者的能力
7. 引导医疗保健系统
8. 找到好信息的能力
9. 充分了解健康信息，知道该怎么做

HLQ的1级和4级反映了在管理个人健康方面积极的社会取向，而PHR在这方面可能是一个有价值的工具，1级还反映了对医疗保健提供者的沟通质量和信任，这被认为具有潜在的重要性，因为医疗保健提供者可能是人们是否使用MyHR的关键信息来源。量表3和量表7反映了对健康和保健的一般参与情况，预计将提供个人对最高健康水平感兴趣的背景。

HLQ在初始验证研究中进行了严格的有效性测试。每个量表的单维性是建立在9个1因素模型的满意拟合证据之上的，每个量表的综合信度范围为0.77至0.90 [41］．随后在澳大利亚进行的验证研究进一步证实了英文版本的有效性证据[43，47，52，53]，在其他情况下的英文版本[54]及其他地方[44-46，55-57]，证实HLQ量表可独立用于衡量卫生知识普及的不同维度。

与eHLQ类似，HLQ的量表1、3和4也使用4点回答选项“非常不同意”表示“非常同意”。对于7级项目，使用5分回答选项:不能做或总是困难、通常困难、有时困难、通常容易和总是容易。量表分数的计算方法与eHLQ相同，不同之处在于HLQ 7量表的分数范围为1 ~ 5。

人口学背景评估以年龄为连续变量(年);性别被测量为女性或男性;最高教育程度分为4类(未完成中学学业;完成中学学业;职业、学徒、证书或文凭;和大学);慢性疾病的数量是一个离散变量，计算方法为哮喘、关节炎、焦虑、癌症、心血管疾病或心脏问题、慢性疼痛、抑郁和糖尿病(无疾病;1条件;以及2个或2个以上的条件);自我评估健康状况采用离散量表，有6个选项，从优秀到非常差; number of contacts with a health professional in the past 12 months was measured in 4 categories (≥13 times; 7-12 times; 2-6 times; and 0-1 time); and use of the internet to search for health-related information in the past 12 months was measured as a binary variable (yes or no).

这3个变量——MyHR意识、MyHR参与和MyHR使用或使用意图——由调查中的3个问题决定。MyHR意识通过该问题在总样本中进行测量你有我的健康记录吗?(是，不是，或者不确定)。回答不确定的参与者被归为不知道，回答“是”或“不是”的人被归类为意识到因为这清楚地表明，他们知道MyHR的存在。对于MyHR参与，对上述问题回答“是”的参与者被归类为订婚了，回答“不”的为没订婚．MyHR的使用是在订婚了亚人群，他们被问到，你使用我的健康记录吗?(是也不是)。回答“是”的参与者被归类为用户，而回答“不”的参与者被引导到这个问题，你打算使用我的健康记录吗?(是，不是，或者不确定)。对最后一个问题回答“是”的参与者被分为打算使用被归类为用户．那些回答他们不打算使用MyHR的人被归类为弃权．为了确保变量给出了清晰的信号，订婚了选择不确定选项被排除在分析之外。图1显示了识别意识(意识到或未意识到)、参与(参与或未参与)以及使用或意图使用(用户或非用户)的流程图。

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统计分析

由于本研究为探索性研究，基于Kayser等人效度测试论文中报道的样本特征，选择1000个样本量，以提供足够的能力来检测目标性别、年龄、教育程度和其他亚组间的小到中等差异(即eHLQ量表4点反应范围内亚组间0.1-0.2个单位的差异，其幂至少为0.8，α为.05,SD为0.7)[40］．

数据分析使用Stata(版本15;StataCorp) [58］．计算eHLQ和HLQ评分的人口统计学、均值和95% ci的描述性统计。样本的人口统计数据与西维多利亚初级卫生网络(WVPHN)巴拉瑞特金矿地区人口的人口统计数据进行了比较[59，以确定样本的代表性。初级卫生网络是澳大利亚政府于2015年在全澳大利亚建立的独立初级卫生保健组织，目的是在其所在地区采用以患者为本的医疗服务方法改革初级卫生保健系统。维多利亚州的Ballarat Goldfields地区是WVPHN的一部分，涵盖了澳大利亚维多利亚州西部地区的21个地区。

进行了年龄调整的逻辑回归，以评估自变量之间的关系，包括人口特征、数字健康素养和健康素养，以及MyHR的3个因变量:意识、参与和使用。通过eHLQ和HLQ收集的数据被视为连续变量。这项研究是探索性的，没有建立任何假设，分析的自变量是根据与使用数字卫生技术似乎相关的因素选择的。

为了确保逻辑回归的假设得到满足，自变量按要求进行了坍缩，以确保每个阶层有20人或更多的人。因此，自评健康变量针对所有3个因变量被分为5类，包括较差和非常差。与卫生专业人员的接触数量被分为3类最高保健资源参与和2类最高保健资源使用。教育被分为3类，自评健康是MyHR使用的2类。

结果

样本特征

本处共拨打2839次电话，录得1000次回应，回应率为35.2%。在1000份CATI调查回复中，有2名参与者因年龄原因不符合调查条件，将数据留给998名参与者进行分析。对于这998名参与者，没有任何变量的数据缺失。表1给出最终样本的描述性统计。与巴拉瑞特金矿地区人口相比，样本中被认定为土著居民或托雷斯海峡岛民的人口比例相似(18/998，调查中的1.8%，而2204/157,472,1.4%)，女性的比例相似(536/998，调查中的53.7%，而80,594/157,472,51.18%)。然而，调查样本中55至70岁的人群比例较高(384/998,38.5%，调查对31,344/157,472,19.9%)和70岁的人群比例较高(441/998,41.2%，调查对20,091/157,472,12.76%)，接受过大学教育的人群比例较高(307/998,30.8%，调查对26,770/157,472,17%;看到多媒体附件2)．

大约一半的样本(462/998,46.3%)为男性参与者，79.7%(796/998)年龄为55岁。大约四分之一的样本(272/998,27.3%)患有1种慢性疾病，14.1%(141/998)报告患有8种慢性疾病中的2种或以上，其中关节炎(144/998,14.4%)和心血管疾病或心脏问题(129/998,12.9%)是最常见的报告。超过一半的样本(578/998,57.9%)报告在过去一年曾使用互联网搜索与健康有关的信息(表1)．大约三分之二的参与者(639/998,64%)知道MyHR, 32.1%(320/998)参与了MyHR。然而，只有6.3%(63/998)的参与者是MyHR的当前用户，10.3%(103/998)的参与者表示他们打算使用该系统(图1)．

对于数字健康素养，参与者普遍不同意(在一个量表上的平均分<2.5，范围从1=非常不同意到4=非常同意)他们正在使用技术处理健康信息(eHLQ量表1)，有能力参与数字服务(eHLQ量表3)，有动力参与数字服务(eHLQ量表5)，并且拥有适合他们需求的数字服务(eHLQ量表7)。他们报告了对健康概念的总体良好理解(HLQ量表2)。在健康素养方面，参与者同意他们拥有良好的社会(HLQ量表4)和医疗支持(HLQ量表1)，并积极管理自己的健康(HLQ量表3;表1)．

MyHR意识、参与和使用或使用意图的预测因素

意识

在所有测试的自变量中，数字卫生素养是MyHR意识的强有力预测因素(表2而且多媒体)．除了eHLQ量表2了解健康概念和语言，其他6个eHLQ量表每增加1个单位，MyHR意识的几率增加1.28- 1.99倍(量表6)获得有效的数字服务，成为最强的。然而，代表健康素养的4个HLQ量表并不能预测MyHR意识。

对于人口因素，在过去12个月里，只有性别和使用互联网搜索与健康相关的信息是MyHR意识的中等强预测因素。与未使用互联网的男性相比，女性(优势比[OR] 1.44, 95% CI 1.11-1.87)和使用互联网获取健康信息(OR 1.52, 95% CI 1.15-2.01)与更高的MyHR意识几率相关(多媒体)．

订婚

eHLQ评估的数字卫生素养的所有7个维度都与MyHR参与密切相关(表2而且多媒体附件4)与其他自变量相比。每个量表增加1个单位，MyHR参与几率增加1.61- 2.62倍。不像MyHR意识，在量表2中，了解健康概念和语言，不是一个预测因子;在所有数字卫生素养维度中，这一维度与参与度的相关性最强。

虽然HLQ评估的4个健康素养维度不能预测意识，但HLQ量表1，感觉得到了医护人员的理解和支持，尺度4，对健康的社会支持是MyHR参与的显著预测因素。每个量表增加1个单位，参与几率增加1.63倍和1.74倍(表2而且多媒体附件4)．

除了意识之外，使用互联网搜索与健康相关的信息仍然是MyHR参与度的重要预测因素。其他重要的预测因素包括年龄和慢性疾病的数量。年轻人参与MyHR的可能性明显更大，每10年分组增加，MyHR参与的几率降低20% (OR 0.98, 95% CI 0.97-0.99)。与没有慢性疾病的患者相比，患有2种或2种以上慢性疾病的患者参与活动的几率增加1.88倍(or 1.88, 95% CI 1.16-3.07;多媒体附件4)．

使用或意图使用

数字卫生素养再次成为MyHR使用或使用意图的强有力预测因素(表2而且多媒体)．eHLQ量表每增加1个单位，使用或打算使用MyHR的几率增加2.25- 4.44倍。参与数字服务的能力，非常强壮，然后是5级，积极参与数字服务，和尺度1，利用技术处理健康信息．

卫生素养也是MyHR使用的一个重要预测因素。HLQ等级1增加1个单位，感觉得到医护人员的理解和支持，刻度3，积极管理我的健康尺度4，对健康的社会支持与使用或打算使用MyHR的几率增加1.89倍、2.28倍和2.1倍相关。

女性(OR 1.78, 95% CI 1.05-3.00)、受过大学教育(OR 2.48, 95% CI 1.23-5.02)以及在过去一年使用互联网搜索健康相关信息(OR 2.96, 95% CI 1.64-5.37)与男性、未完成中学学业或未使用互联网搜索健康相关信息(多媒体)．

讨论

主要研究结果

本研究采用基于人群的调查，利用健康素养的多维测量方法，探索国家网络PHR (MyHR)的意识、参与和使用的预测因素。数字卫生素养与MyHR意识、参与和使用密切相关。最值得注意的是，那些报告自己正在使用技术促进健康、有能力和动机参与数字服务、并发现数字服务满足其个人需求的人使用或打算使用MyHR的可能性是其他人的3至4倍。其他明确的关联包括与卫生保健提供者和社会支持的积极关系有关的卫生素养维度，以及使用互联网搜索卫生信息。

与之前工作的比较

在以往的研究中，关于PHR吸收预测因素的研究数量有限，并且将数字健康素养作为一般概念使用，因此很难将本研究的结果与以往的研究结果进行比较。然而，本研究发现，只有三分之一的样本(320/998,32.1%)参与MyHR，只有极少数参与者(63/998,6.3%)是当前用户。这与2019年12月澳大利亚参议院估计听证会上披露的数据一致，即只有4%的澳大利亚人不止一次登录MyHR [60］．

在一项对66名经常使用网络健康信息的澳大利亚女性进行的定性研究中，Lupton [61他们发现，缺乏兴趣、安全性和隐私问题，或者没有看到使用MyHR的任何好处等因素都是使用MyHR的潜在障碍。本研究还确定了eHLQ量表4，感觉安全，一切尽在掌握，尺度5，积极参与数字服务，与MyHR意识、参与、使用或意图密切相关。另一个值得注意的发现是eHLQ量表2，了解健康语言和概念这与意识无关，但它是参与度最强的预测因子，也是使用程度中等强的预测因子。这一发现与MyHR 2021年10月的统计数据相呼应，该统计数据显示，澳大利亚人浏览最多的文件是病理报告，浏览量为160万次，与12个月前相比大幅增长了613% [62］．2021年初推出的免疫报告也是人们在2021年10月观看的十大项目之一，观看次数为270万次，比一个月前增加了68% [62］．这可能表明，更好地了解一个人的健康状况是参与MyHR的目的之一。

数字健康素养

这项研究的一个重要发现是，数字卫生素养在采用和使用基于网络的PHR方面的潜在作用。而不是像Noblin等人的研究中那样，简单地报告数字健康素养的高低与PHR的接受有关[33]，本研究考察了数字健康素养的7个维度，以及数字健康素养与PHR意识和参与之间关联的相对优势。通过使用多维工具，本研究对人们的MyHR意识、参与和使用或意图提供了更细致入微的见解。利用技术促进健康的维度(eHLQ量表1，利用技术处理健康信息)和能力(eHLQ量表3，积极参与数字服务的能力)以及使用技术的动机(eHLQ量表5，积极参与数字服务)都与使用MyHR密切相关，使用或打算使用基于web的PHR的几率增加了4.14- 4.44。这一点得到了进一步证实，因为使用互联网搜索健康信息是另一个强有力的预测因素，特别是在使用或使用意图方面。

在解释这项研究的结果时，考虑测量数字卫生素养的7个维度并提出一个问题是有用的，“一个人在这个维度上是如何发展的?”显然，一个人的数字健康素养将随着他们使用数字健康技术的经验而发展;不管是好是坏，积极的经历会增加他们的信任、信心和对价值的感知，而消极的经历则会适得其反。因此，数字卫生素养显然不仅是技术使用的预测因素，而且也是一种后果，特别是对于以前很少使用数字卫生技术的人来说。

然而，在本研究中没有假设因果关系的方向。尽管发展数字技能的举措可能是增加MyHR采用的有效方法(也是提高数字卫生素养的常用战略[63])，另一种方法是将卫生素养评估作为一种手段，以了解和塑造人们在使用数字卫生技术时的体验，以及建立(或破坏)信任、信心和感知益处的过程。这将导致在了解用户的数字健康素养的指导下，设计数字技术的功能和推出数字技术的过程，使良性循环最大化，信心侵蚀周期最小化。这一整体进程可以被描述为“卫生素养发展”。

影响和建议

虽然数字技能培训可能有可能增加使用基于网络的PHR的可能性，而且可能是实用和易于实施的，但也应该指出，在制定基于社区的干预措施和利用卫生专业人员在影响人们使用数字记录的知识和信心方面可能发挥的重要作用时，本研究确定的其他潜在预测因素也可能是重要的考虑因素。eHLQ量表4，感觉安全，一切尽在掌握，作为一个强有力的预测者，解决人们的隐私问题可能是参与的一个关键组成部分。eHLQ量表2理解健康语言和概念，虽然与了解MyHR无关，但与参与和使用有中度相关，这表明应考虑采取措施，促进使用该系统的好处，以更好地了解和管理人们自己的健康。事实上，当人们看到使用基于网络的PHR的好处时，他们可能会更有动力使用数字技术，从而导致在使用MyHR和数字健康素养的信心和意愿方面出现周期性增长。

此外，参与和使用的预测因素包括HLQ量表1所代表的健康素养维度，这一发现进一步支持了纳入其他非数字行动的概念，感觉得到医护人员的理解和支持，刻度3，积极管理我的健康，规模4，保健的社会支助．这表明，公共卫生教育不应只针对MyHR的个人用户，还应提供支持性医疗保健和社交网络，以鼓励使用基于网络的PHR。因此，考虑围绕使用基于网络的PHR的社会因素的方法是卫生素养发展的一个关键方面。

在2018年使用卫生素养框架审查MyHR的信息质量和可用性时，Walsh等人[64调查发现，只有16%的此类资源被评为易于阅读，88%是基于文本的，辅助学习的图像有限，缺乏方便参与和导航的颜色和大按钮。他们得出的结论是，健康素养较低的风险人群无法公平地使用该系统，这可能会增加使用者和非使用者之间的健康差距。虽然MyHR网站定期更新，但截至2022年3月，MyHR网站设有一个用于收听网站的小按钮，并且仅对部分页面提供其他语言的翻译，而不是完整的网站。由于本研究发现，适合个人需求的数字服务与使用或打算使用MyHR的几率增加3.5倍相关，因此，提高MyHR的可读性、可用性和可访问性等措施，以确保系统对所有用户的需求做出响应，可能会最大限度地公平获取基于web的PHR。易于使用的数字系统可能会增强人们使用数字卫生技术的信心和动力，进而加强他们对系统的参与，并可能提高个人的数字卫生素养。

此外，这项研究发现，老年人和受教育程度较低的人不太可能参与或使用MyHR。这些发现表明，随着各国转向基于网络的PHR，有些人群可能会处于不利地位，从而导致健康差距的潜在扩大。需要采取有针对性和有针对性的干预措施的特别行动，以确保没有一个群体掉队。还建议采用与在不同社区有生活经验的人共同设计的方法来制定这些倡议，因为这种方法被认为是“减少不平等和增强弱势社区能力”的最佳实践[65］．

未来的发展方向

这项研究是一项大型研究的需求评估阶段，该研究使用Ophelia流程来确定最大限度地使用包括MyHR在内的数字技术的解决方案。奥菲利亚进程采取协同设计方法，通过解决卫生扫盲需求，创建和实施解决方案，以了解和改善获取、公平和结果[38］．多项研究已证明它是有效的[66-69]并且易于应用于从欧洲医院到埃及渔村的不同环境[70-73］．除了确定PHR使用的预测因素外，本研究的数据还用于确定社区成员的数字健康素养概况。这些概况反映了受访者在采用和使用MyHR方面的数字卫生素养挑战、偏好和优势。本研究的下一阶段涉及将定量数据概况与人口统计和访谈数据集成，以创建典型社区成员使用数字卫生系统的小插图(或故事)。然后，由社区成员和一线卫生专业人员参加的创意生成研讨会上介绍了这些插图。这一过程提供了利用当地智慧共同设计的机会，以提出明确和可采取行动的建议，以增加对MyHR的吸收和使用，并实现广泛参与卫生知识普及发展进程。

只有6.3%的调查样本是MyHR用户，这表明当时试图让澳大利亚人参与MyHR的尝试可能并不成功。自选择退出时期以来，约有10%(约250万)澳大利亚人选择退出该系统[74]，到2021年6月，约有9万名之前选择退出或取消记录的人已经注册了记录[75］．应进一步开展基于人群的调查，以衡量MyHR的认识、参与和使用的变化和预测因素，特别是在COVID-19大流行期间，数字卫生服务的使用变得更加普遍。这些发现将为进一步提高活跃MyHR用户的吸收率提供信息。

限制

这项研究的局限性在于它是在维多利亚州的一个区域进行的，这可能不能代表澳大利亚的人口。然而，这项研究的目的是确定数字卫生素养需求，发现农村居民是数字卫生素养需求高于城市居民的人群之一[19，21］．还注意到，与巴拉瑞特金矿区域居民相比，样本中有些人口群体没有很好地代表;这包括年轻人和受教育程度较低的人的比例较低。这种差异的影响是，研究结果可能无法推广到该地区的普通成年人。然而，值得注意的是，这项研究旨在了解人们对数字医疗服务的体验。考虑到成年中后期的人有最高的慢性健康状况负担，而且往往有多种疾病，这一人群可能会从参与和使用网络PHR中获益更多。

面临数字不平等风险最大的脆弱性群体也没有得到很好的代表。只有1.8%(18/998)的受访者是土著居民或托雷斯海峡岛民，只有0.8%(8/998)的受访者在家里说英语以外的语言。虽然原住民和托雷斯海峡岛民的比例与巴拉瑞特金矿地区的人口比例相当(多媒体附件2)，在家中说英语以外语言的人的比例低于2016年澳大利亚统计局普查的比例(39,743/ 576,802,6.9%)[76］．未来的研究应重点关注这两个群体，以更好地了解他们的需求和数字健康的障碍。

另一个限制是，样本只包括在巴拉瑞特金矿地区拥有固定电话或移动电话号码的成年人。因此，没有电话的人，居住在该地区但电话注册在不同的邮政编码的人，或拥有未列出的号码的人没有被抽样。这些人在卫生技术和服务方面的经验可能与研究样本不同，他们的经验没有记录在数据中。此外，CATI作为一种给药模式会导致一些认知负担和回忆偏差，从而影响人们的反应方式[77］．然而，使用电话调查是在短时间内进行大规模人口调查的一种经济有效的方法。

结论

这项研究提供了对澳大利亚使用国家基于网络的PHR (MyHR)的预测因素的见解，并促进了对使用基于网络的PHR背后机制的理解。这些发现表明，改善基于网络的PHRs的吸收和使用的行动需要超越提高个人数字技能的范畴。提供数字技术、开发响应性数字服务、更好地理解使用基于网络的PHRs的好处以及建立卫生保健和社会支持网络的举措同样重要。因此，整体方法对于提高基于网络的PHR参与和使用率至关重要。这项研究还确定了可能不是基于web的PHRs用户的子群体;需要制定有针对性的解决方案，以确保基于网络的医生咨询能够充分发挥其潜力，帮助减少卫生不公平现象。