本文内容如下e-collection /主题问题:

数字健康评论(759) 电子卫生扫盲/数字扫盲(258) 行为改变(537)

发表在在25卷(2023)

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/40778，首次出版．
电子健康素养与健康相关行为的关系:系统回顾与元分析

电子健康素养与健康相关行为的关系:系统回顾与元分析

电子健康素养与健康相关行为的关系:系统回顾与元分析

本文作者:

Keonhee金1、2 作者Orcid图片； Sangyoon胫骨1 作者Orcid图片； Seungyeon金3. 作者Orcid图片； Euni李1 作者Orcid图片
文章 作者 引用的 Tweetations (13) 指标

    审查

    1韩国首尔国立首尔大学药学院药物科学研究所

    2首尔国立大学盆唐医院药剂科，京畿道，韩国

    3.大韩民国天安檀国大学药学院

    *这些作者贡献相同

    通讯作者:

    Euni Lee，药学博士，博士

    药物科学研究所“，

    药学院

    首尔大学

    冠岳区冠岳路1号

    首尔,08826

    大韩民国

    电话:82 27408588

    电子邮件:eunilee@snu.ac.kr


    背景:随着互联网和移动设备的广泛使用，许多人可以更好地在网上获取与健康有关的信息，以促进健康和疾病管理。由于在线获取的健康信息会影响与健康相关的行为，卫生保健提供者需要考虑每个人的在线健康素养(电子健康素养)如何影响与健康相关的行为。

    摘要目的:为了确定个人的电子健康素养水平是否影响实际的健康相关行为，通过系统的文献回顾和荟萃分析，以综合的方式确定电子健康素养与健康相关行为之间的相关性。

    方法:系统检索了MEDLINE、Embase、Cochrane、KoreaMed和研究信息共享服务数据库，检索了截至2021年3月19日发表的研究，这些研究表明电子健康素养与健康相关行为之间存在关系。如果研究是在普通人群中进行的，根据经过验证的工具提供电子健康素养，不使用特定的控制条件，并将与健康相关的行为作为结果进行测量，则这些研究是合格的。对可以使用随机效应模型定量综合的研究进行荟萃分析。通过对相关系数进行积分生成汇总相关系数，并使用改进的纽卡斯尔-渥太华量表评估偏倚风险。

    结果:在1922篇与电子健康素养相关的论文中，有29篇研究表明电子健康素养与健康相关行为之间存在关联。所有检索到的研究都是横断面研究，其中大多数使用电子健康素养量表(eHEALS)作为电子健康素养的测量工具。在29项研究中，22项研究表明电子健康素养与健康相关行为之间存在正相关关系。对14项研究进行了荟萃分析，这些研究展示了电子健康素养与健康相关行为之间的相关系数。当按年龄、发病状况和健康相关行为类型进行荟萃分析时，老年人(≥65岁)的汇总相关系数为0.37 (95% CI 0.29-0.44)，疾病患者的汇总相关系数为0.28 (95% CI 0.17-0.39)，促进健康行为的汇总相关系数为0.36 (95% CI 0.27-0.41)。电子健康素养与健康相关行为之间的总体相关性估计为0.31 (95% CI 0.25-0.34)，这表明电子健康素养与健康相关行为之间存在中度相关性。

    结论:我们发现电子健康素养与健康相关行为之间存在正相关关系，这表明电子健康素养在健康信息导致健康相关行为改变的过程中可以起到中介作用。未来需要更大规模、效度更强的研究来评估电子健康素养熟练程度与健康相关行为之间的详细关系，以促进健康。

    中国医学互联网杂志，2023;25:e40778

    doi: 10.2196/40778

    关键字

    电子健康素养； 数字健康素养； 在线健康信息； 健康相关行为； 促进健康行为； 荟萃分析


    背景

    数字媒体和通信技术的发展增加了获取信息的机会，越来越多的健康相关信息是通过互联网获得的。在美国进行的一项调查显示，59%的调查参与者有在网上检索健康信息的经验，35%的受访者有利用网上健康信息自我诊断健康状况的经验[1］．互联网提供了快速方便地获取大量最新信息的优势，并允许使用各种媒体平台(如社交网站、信使和视频流服务)与医疗保健专家进行交流[2］．互联网的能力不仅仅是获取与健康相关的信息，双向或多向的信息共享也是可能的[3.］．

    此外，由于互联网和移动设备的广泛普及，许多医疗保健专业人员越来越多地使用基于网络或在线材料向患者提供信息[4］．以前的研究表明，数字信息可以实施并积极用于公共卫生项目，如戒烟、控制体重和酒精成瘾管理[5-7］．尽管互联网改善了人们获取广泛信息的途径，但互联网上的信息来自各种难以控制的提供者和来源，这可能会导致质量问题，以及根据所涉及的利益和目的传播有偏见的内容的风险[8］．

    因此，从传统卫生素养的概念向前发展，从电子来源寻求、查找、理解和评估卫生信息的能力已成为电子卫生素养[9，10］．多项研究表明，健康素养是电子健康素养之前的一个概念，与健康行为、疾病管理和生活质量等健康相关因素密切相关[11-13］．同样，大量关于电子卫生素养的研究也在稳步进行，包括开发测量工具、测量个人电子卫生素养以及确定促进电子卫生素养的因素[14-17］．然而，人们对电子健康素养与健康相关行为之间的关联知之甚少，尤其是电子健康素养是否会影响实际行为的变化。我们提出了一个问题，即电子健康素养是否可能是获取在线健康信息到改变实际健康相关行为的关键中介。由于广泛的健康信息可在网上获得，而获取这些信息可能会影响个人的健康相关行为，如疾病管理、药物依从性和寻求卫生保健服务[18]，需要全面审查电子健康素养对受在线健康相关信息影响的实际健康相关行为的影响。

    目标

    因此，我们进行了系统回顾和元分析，以描述电子健康素养对健康相关行为类型的影响，并呈现它们之间的汇总定量关系。


    电子健康素养和健康相关行为的定义

    电子卫生素养的理论定义是指从电子来源寻找、发现、理解和评估卫生信息，并将所获得的知识应用于解决或解决卫生问题的能力[10］．在我们的研究中，电子健康素养在操作上被定义为使用有效的测量工具测量的电子健康素养总分，例如诺曼和斯金纳开发的电子健康素养量表(eHEALS) [19］．

    与健康有关的行为被定义为“与维护健康、恢复健康和改善健康有关的行为模式、行动和习惯”，包括使用卫生保健服务，如接种疫苗和健康检查，遵守药物治疗，如治疗饮食或药物，以及与饮食、运动、吸烟、饮酒等有关的自我导向的健康行为[20.］．在本研究中，对健康相关行为进行了操作定义，并将其分为以下3类:促进健康行为，需要细心的行为,疾病管理行为（表1)．促进健康行为包括以下6个维度:营养、身体活动、健康责任、压力管理、人际关系和自我实现。使用健康促进生活方式档案(HPLP II) [21］．需要细心的行为被定义为与健康相关的行为只是促进健康行为或者没有被包括在内促进健康行为．它是通过每一种体验的有无来衡量的，或使用健康生活方式和个人控制问卷等健康行为测量工具获得的总分[22］．最后,疾病管理行为包括为管理特定疾病而进行的任何活动，并通过测量工具根据特定疾病的行为特征进行量化，如心力衰竭的自我护理指数[23］．

    表1。健康相关行为的操作分类和定义。
    健康相关行为 操作型定义
    促进健康行为 一种包括健康责任、营养、体育活动、压力管理、人际关系和自我实现的整体行为模式[24］
    需要细心的行为 维持健康的生活习惯和疾病预防行为[25]，它们只是促进健康行为维度的一部分或不包括在促进健康行为中
    疾病管理行为 为管理特定疾病而进行的所有活动

    文献检索

    我们根据PICO-SD(人群、干预、比较器、结果、研究设计)框架和PRISMA(系统评价和荟萃分析首选报告项目)指南(多媒体附件1) [26］．我们检索了MEDLINE、Embase、Cochrane中央对照试验注册中心、KoreaMed和研究信息共享服务，以收集截至2021年3月19日发表的研究论文。搜索关键字将eHealth的同义词与扫盲的同义词结合起来进行更全面的搜索。还通过审查检索到的论文的参考书目进行了额外的人工检索以查找相关研究。详细的搜索策略在多媒体附件2．

    合格标准和研究选择

    对于系统评价，根据以下纳入标准选择检索的研究:

    1. 人群:研究参与者来自一般人群，不是卫生保健专业人员或卫生保健专业学生。参与者不因年龄、种族或发病率而被排除在外。
    2. 干预措施:通过有效的量化工具(如eHEALS)测量的报告电子卫生素养水平的研究被包括在内。
    3. 比较器:没有特定的比较器。
    4. 结果:纳入研究的结果必须表明客观测量的健康相关行为。这些行为可以单独评估，也可以集成。
    5. 研究设计:除定性研究外，选择的研究与研究设计无关。

    研究被排除在:(1)没有测量电子健康素养或没有使用有效的电子健康素养测量工具;(2)定性研究或非原创研究论文;(3)不是用英文或韩文写的;或(4)没有全文。

    文献检索和选择过程由2名审稿人(KK和SS)独立完成。在文献选择过程中，审稿人之间的任何不一致都通过相互协议或让第三位研究人员(SK)参与讨论来解决。如果对同一组参与者进行了两项或两项以上的研究，则认为这些研究是重复的，只选择一项综合研究进行进一步分析。

    数据提取与偏倚风险评估

    以下数据由两位审稿人(KK和SS)使用标准化表格从所选文献中提取:研究的特征(第一作者、出版年份、国家或地点、研究设计、参与者和样本量);电子卫生知识普及量表类型;平均电子卫生素养得分;验证了与电子健康素养相关的健康相关行为类型;测量健康相关行为的方法;统计分析方法;结果指标类型;结果指标值。任何不一致或歧义都是通过与其他审稿人(SK和EL)讨论来解决的。

    所选研究的偏倚风险采用改良的纽卡斯尔-渥太华量表(NOS)进行评估。虽然NOS是为评估非随机观察性研究中的偏倚风险而开发的[27]，我们的研究使用了改良的NOS [28]是为横断面研究而开发的。NOS使用星级系统来评估研究中的偏倚风险，其中较低的得分(即星数)与较高的偏倚风险相关:高风险，0-3星;风险不明确，4-6星;风险低，7-9星。荟萃分析排除了被评价为具有高偏倚风险的研究。

    结果的定性和定量综合

    为对结果进行定性分析，描述性地介绍了研究国家、研究人群、电子健康素养测量工具、健康相关行为类型和测量工具以及电子健康素养与健康相关行为之间的关系。研究人群的特征由年龄和发病率描述。总结健康相关行为的具体内容，并将其分为以下3类:促进健康行为，需要细心的行为,疾病管理行为．电子健康素养与健康相关行为之间的关系是通过电子健康素养的正面效应或负面效应来评估的。

    为了定量评估电子健康素养与健康相关行为之间的相关性，通过Fisher z变换和逆变换的构造估计了合并相关系数[29］．我们使用了个别研究的相关系数，当一项研究中报告了多个亚组结果时，我们将每个结果视为单独的研究。对95% CI的合并相关系数进行假设检验，以确定相关性是否具有统计学意义。根据Cohen准则对合并相关系数进行解释[30.］．Cochran Q-statistics和我2-统计数据用于评估meta分析中纳入的研究的异质性，我们根据异质性的显著性应用固定效应模型或随机效应模型(P<。10 and我2(≥50%)29］．为了检验研究结果的有效性，使用漏斗图和Egger回归评估发表偏倚，在怀疑发表偏倚的情况下，使用修剪-填充法测试偏倚的严重程度，以估计发表偏倚对研究结果有效性的影响程度。

    总效应量(即汇总相关系数)来自每组研究，由参与者的平均年龄、发病率和健康相关行为类型划分，并来自所有可以定量综合的研究。通过这种方法，我们尝试根据详细的特征来评估效应量的变化。所有统计分析均使用综合元分析(Comprehensive Meta-analysis, version 2软件(Biostat)进行。


    研究选择

    在1922个确定的非重复研究中，1481个研究在审查了研究的标题和摘要后被排除在外。其余441项研究通过全文审查来评估其合格性。最后，选取29项研究对电子健康素养与健康相关行为之间的关系进行定性分析。在这些研究中，只有14项可定量综合分析的研究被纳入荟萃分析。详细的研究选择过程和排除原因在筛选步骤中显示图1．

    ‎
    图1。研究选择过程的PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)流程图。

    纳入研究的特征

    所纳入研究的总体特征总结在表2［31-59］．29项研究中，韩国(n=9)最多，其次是台湾(n=5)、美国(n=4)、中国(n=3)、日本(n=3)、土耳其(n=2)、德国/奥地利(n=1)、伊朗(n=1)、巴基斯坦(n=1)，可见大部分研究在亚洲进行。所有检索到的研究都是采用问卷调查的横断面研究。研究参与者的年龄群体各不相同，有青少年[31，32]、大学生[33-40]，以及年长人士[41-46］．虽然大多数研究是针对普通人群进行的，无论疾病状况如何，但有6项研究[41，47-51研究对象是患有特定疾病的患者，包括心力衰竭、高血压、糖尿病、癌症和艾滋病毒感染。

    在29项研究中，有25项使用了原始eHEALS(包括8项李克特量表5分制问卷)或其针对各自国家的语言或文化改编版本。在分析的研究中，使用了被改编成韩语、中文、土耳其语、日语和波斯语的eHEALS版本，这些版本正在进行可靠性测试。在使用eHEALS以外的测量工具的4项研究中，有3项研究[33，39，40]使用了12项电子健康素养量表(eHLS)和一项研究[35]使用了用韩语开发并验证的51项电子健康素养量表。

    被认为与电子健康素养相关的健康相关行为包括在内促进健康行为，需要细心的行为,疾病管理行为．HPLPⅡ是最常用的测量工具促进健康的行为。简写HPLP、健康促进生活方式量表和青少年健康促进量表同时使用。需要细心的行为包括有规律和均衡的饮食、适当的体育活动、充足的睡眠、禁欲、戒烟、接种疫苗、安全的性生活、预防传染病、癌症筛查经验和积极的思想。使用健康相关行为量表、健康生活方式及个人控制问卷、饮食行为量表等工具，以及自行制定的项目，对这些行为进行综合评估。疾病管理行为包括心力衰竭自我管理、糖尿病自我管理、慢性疾病自我管理和药物依从性。疾病管理行为使用针对每种疾病的有效工具进行测量(表2)．

    表2。纳入研究的特征。
    作者(年) 国家 总体(样本n) eHL一个测量工具 健康相关行为测量工具 健康相关行为类型 偏倚风险
    An等人(2021)[52］ 美国 18岁以上成人(n=1074) Coronavirus-related eHEALSb 7个自述项目 预防感染行为 6
    Blackstock等人(2016)[47］ 美国 感染艾滋病毒的成年妇女(n=63) eHEALS 艾滋病毒冒险行为量表和成瘾严重程度指数 高危性行为和吸毒行为 6
    Britt等人(2017)[34］ 美国 大学生(n=420) eHEALS 美国大学健康协会确定的8个健康领域的问题 饮食、运动、睡眠、有害物质、疫苗接种、安全性行为、社会关系和整体健康 3.
    Cho and Ha (2019) [48］ 韩国 成人高血压门诊患者(156例) 韩国版eHEALS 自我照顾行为测量工具 饮食、体重控制、压力管理、烟酒使用、体育活动和药物治疗 7
    Choi (2020) [42］ 韩国 65岁以上的老年人(n=198) 韩国版eHEALS 适应HPLPcⅡ 健康责任、身体活动、营养、精神发展、人际支持和压力管理 6
    Chuang等(2019)[49］ 台湾 成人心力衰竭(n=141) eHEALS中文版 22项仪器心力衰竭自我护理指数6.2版 心力衰竭的自我护理、管理和信心 6
    Cui等(2021)[43］ 中国 60岁以上的老年人(n=1201) eHEALS中文版 HPLP 自我实现、健康责任、锻炼、营养、人际支持和压力管理 8
    Guo等(2021)[50］ 台湾 20 ~ 65岁糖尿病门诊患者249例 eHEALS 36项糖尿病自我照顾行为问卷 与糖尿病相关的自我护理活动 4
    Gürkan和Ayar (2020) [31］ 火鸡 高中生(n=219) 土耳其版本的eHEALS 青少年健康促进量表 饮食、生活欣赏、社会支持、锻炼、压力管理和健康责任 6
    Hsu等人(2014)[33］ 台湾 大学生(n=525) eHLSd 自制12项健康行为量表 饮食、运动和睡眠行为 8
    Hwang and Kang (2019) [35］ 韩国 大学生(242名) eHL量表由功能性、交际性和关键性eHL组成 改编的HPLPⅡ 健康责任、身体活动、营养、精神发展、人际支持和压力管理 8
    金与金(2020)[51］ 韩国 19 ~ 64岁癌症患者(n=76) 适应eHEALS 改编的HPLPⅡ 健康责任、身体活动、营养、精神发展、人际支持和压力管理 6
    金与孙(2017)[53］ 韩国 18至39岁的青年人(n=230) 韩国版eHEALS 5项已验证的健康相关行为量表 预防疾病和促进健康的行为 9
    Korkmaz Aslan等人(2021)[32］ 火鸡 14至19岁学生(n=409) 土耳其版本的eHEALS 青少年健康促进量表 饮食、生活欣赏、社会支持、锻炼、压力管理和健康责任 8
    Lee等人(2017)[54］ 韩国 20至59岁的成年人(n=195) 适应eHEALS 改编的HPLPⅡ 健康责任、身体活动、营养、精神发展、人际支持和压力管理 7
    Li等人(2021)[44］ 中国 60岁以上的老年人(n=2300) eHEALS中文版 HPLP 自我实现、健康责任、锻炼、营养、人际支持和压力管理 8
    Li和Liu (2020) [55］ 中国 20至60岁的互联网用户(n=802) eHEALS中文版 自行研制10项保护行为量表 COVID-19预防行为 7
    Lin等人(2020)[41］ 伊朗 65岁以上老年心力衰竭患者(n=468) 波斯版本的eHEALS 5项自我报告的药物依从性报告量表 药物依从性 7
    Mitsutake等(2012)[56］ 日本 20至59岁的成年互联网使用者(n=2970) 日文版eHEALS 回答“是”或“不是”的问题 结直肠癌筛查试验 7
    Mitsutake等人(2016)[57］ 日本 20至59岁互联网用户(n=2115) 日文版eHEALS 自主研发的问题 吸烟、体育锻炼、饮酒、睡眠时间和饮食习惯 5
    Nam and Jung (2020) [36］ 韩国 韩国和中国大学生(240名) 适应eHEALS 15项适应性健康行为量表 饮食、运动和睡眠行为 4
    Park等人(2014)[58］ 美国 18岁以上有使用互联网经验的成年人(n=108) eHEALS 回答“是”或“不是”的问题 乳房、子宫颈癌、结肠直肠癌或前列腺癌筛查检查 3.
    Rabenbauer和Mevenkamp (2021) [59］ 德国和奥地利 18岁以上的Facebook用户(n=224) eHEALS 健康生活方式和个人控制问卷 饮食、日常时间管理、体育锻炼、社会支持和积极思考 5
    Ryu (2019) [45］ 韩国 65岁以上的老年人(n=99) 韩国版eHEALS 测量老年人健康行为的工具 饮食、运动、限制吸烟或饮酒、压力管理和疾病预防 7
    Song and Shin (2020) [46］ 韩国 65岁以上使用互联网的老年人(n=102) 韩国版eHEALS 改编的HPLPⅡ 健康责任、身体活动、营养、精神发展、人际支持和压力管理 8
    Tariq等人(2020)[37］ 巴基斯坦 大学生(n=505) eHEALS 自行开发并验证健康行为问题 体育活动和膳食补充剂的使用 4
    Tsukahara S等(2020)[38］ 日本 大学生(n=3183) 日文版eHEALS 自主研发的问题 锻炼、早餐、吸烟、饮酒和睡眠时间 6
    Yang等(2017)[39］ 台湾 大学生(n=556) eHLS 健康促进生活方式量表 自我实现、健康责任、人际支持、锻炼、营养和压力管理 8
    Yang等(2019)[40］ 台湾 大学生(n=813) eHLS 14项饮食行为量表 饮食习惯 7

    一个eHL:电子健康素养。

    beHEALS:电子健康素养量表。

    cHPLP:健康促进生活方式简介。

    dehs: 12项电子卫生素养量表。

    偏倚风险评估

    偏倚风险评估显示15项研究的偏倚风险较低，12项研究的偏倚风险不明确(表2)．两项研究[34，58]的NOS评分为3分，具有较高的偏倚风险，且两项研究均被证实存在选择偏倚，如研究人群的代表性、样本量的计算和无应答者的比例。2项研究的高偏倚风险也归因于未能控制混杂变量和使用有效工具来测量与健康相关的行为(多媒体)．

    电子健康素养与健康相关行为的定性分析

    在纳入的29项研究中，6项研究表明并非所有与健康相关的行为都与电子健康素养显著相关[36-38，48，51，58]和1显示了电子健康素养对健康相关行为的负面影响[47］．eHEALS评分与疾病管理行为高血压患者[48]，以及eHEALS分数和促进健康行为或需要细心的行为在癌症患者中[51，58]或大学生[36，37］．在一项针对日本大学生的研究中[38]， eHEALS评分与一些行为呈正相关，如定期锻炼和吃早餐，但与睡眠、吸烟和饮酒相关的行为无关。一项针对感染艾滋病毒的低收入妇女的研究[47发现较高的电子卫生素养与艾滋病毒传播风险行为显著相关。在29项研究中的其余22项中，电子健康素养与健康相关行为之间存在正相关关系，即电子健康素养得分越高的个体在健康行为中得分越高促进健康行为［31，32，35，39，43，44，46，54]、有规律的饮食及运动[33，34，38，40，42，45，57，59]、充足的睡眠[33，34，38，57]、压力管理[42，45]、戒烟[34，38，45，57]、戒酒[34，38，45，57]、疾病预防行为的依从性[45，52，55，56]、药物依从性[41]、心力衰竭的自我护理管理[49]，以及糖尿病的自我护理管理[50］．在所包括的研究中，电子健康素养与健康相关行为之间的关系被总结在多媒体附件4．

    电子健康素养与健康相关行为的定量分析

    人群特征和健康相关行为类型对电子健康素养与健康相关行为的影响

    研究中电子健康素养与健康相关行为之间的相关系数[31，35，41-43，45，46，48-51，54，55，59]，在0.14到0.45之间。在这些研究中，通过年龄、发病率和健康相关行为类型来综合电子健康素养与健康相关行为之间的相关性。从年龄亚组来看，对于参与者平均年龄<65岁和≥65岁的研究，相关系数的汇总估计分别为0.28 (95% CI 0.22-0.34)和0.37 (95% CI 0.29-0.44)。患者组的汇总相关系数估计为0.28 (95% CI 0.17-0.39)，非患者组的汇总相关系数为0.32 (95% CI 0.25-0.39)。对于健康相关行为的子类型，合并相关系数的最高效应量显示为促进健康行为(0.36, 95% CI 0.27-0.41)，最低为疾病管理行为(0.24, 95% ci 0.12-0.35) (表3)．

    表3。按年龄、发病率和健康相关行为类型划分的电子健康素养与健康相关行为之间的相关性
    特征 研究中,n 合并相关系数，值(95% CI)
    年龄


    		< 65年 9 0.28 (0.22 - -0.34)

    		≥65岁 5 0.37 (0.29 - -0.44)
    发病率的地位


    		病人 4 0.28 (0.17 - -0.39)

    		Nonpatients 10 0.32 (0.25 - -0.39)
    健康相关行为类型


    		促进健康行为 7 0.36 (0.27 - -0.41)

    		需要细心的行为 3. 0.31 (0.19 - -0.42)

    		疾病管理行为 4 0.24 (0.12 - -0.35)
    电子健康素养与健康相关行为相关性的总体估计

    对所有14项可用于定量分析的研究进行了电子健康素养与健康相关行为之间相关性的总体估计。合并相关系数为0.31(95%可信区间0.25 ~ 0.34;P<.001)，异质性高(Cochrane Q=51.34;P<措施;我2=72.73%)，表明相关性中等[30.]电子卫生素养与健康相关行为之间的关系(图2)．

    关于发表偏倚，观察到使用漏斗图的视觉分析略有不对称(图3)，而Egger回归检验(P= .049)。在进一步的修剪-填充分析中，没有发现需要进一步向对称转化的研究，因此，尺寸效应没有发生变化，表明发表偏倚不影响研究结果的有效性。

    ‎
    图2。电子健康素养与健康相关行为相关系数森林图。
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    图3。电子健康素养与健康相关行为之间的相关性漏斗图。

    前期工作和主要发现

    对健康信息的追求可影响各种与健康相关的结果，如疾病预防行动、感知健康状况和使用保健医疗服务[60］．随着普通人群通过互联网获取和共享大量健康信息，电子健康素养的概念已被研究为从在线健康信息获取到改变个人健康相关行为过程中的中介因素[61-63］．因此，医疗保健专业人员需要深入了解电子健康素养及其对健康相关行为的影响。在以往的研究中，人们担心，电子健康知识水平较低与获取和理解在线健康信息的难度较大相关，从而使受影响的个人更难管理其慢性疾病和遵守癌症筛查等疾病预防行动[64，65］．然而，电子健康素养未必会对健康行为或疾病预防行为产生积极影响。Aharony和Goldman [66研究发现，犹豫是否接种疫苗的人群使用在线信息来源的频率和强度更高。由于电子健康素养可以对健康相关行为产生多方面的影响，因此需要更全面的分析来深入了解电子健康素养与健康相关行为之间的相关性。

    我们的荟萃分析显示，电子健康素养与健康相关行为之间存在中度正相关，并且发现电子健康素养对健康相关行为有显著影响，如促进健康行为，需要细心的行为,疾病管理行为．然而，一些特别关注较年轻群体且未被纳入荟萃分析的研究没有显示出相关性，甚至是负相关性[36，38，47，58］．因此，应仔细解释电子健康素养对健康相关行为的影响，并考虑其他因素中介电子健康素养与健康相关行为之间关系的可能性。由于仅靠电子健康素养无法解释在线健康信息获取与健康相关行为之间的相关性，需要进一步研究以确定其他因素。

    在按年龄进行定量分析的结果中，较年轻人群的电子健康素养与健康相关行为的相关性较弱，而较年长人群的相关程度中等。这些结果可能表明，年轻人的健康相关行为受到其他因素的影响，如对健康状况的感知和对健康的兴趣，超出了仅仅获得健康信息的水平[67］．根据以往的研究，老年人的健康素养与健康相关行为呈正相关[68，69]，以及为长者进行以电脑为基础的健康知识普及干预，以提高长者对自身健康护理的参与[70］．考虑到以往的研究结果和我们的荟萃分析，电子健康素养可以作为一个中介，在老年人中使用在线健康信息改变与健康相关的行为。此外，在以往的研究中，年龄≥65岁的老年人口的电子卫生素养水平低于年龄<65岁的人群[63，71］．因此，需要努力提高老年人的电子卫生素养水平，预计这将有助于促进这一人群的积极健康行为。

    患者组的电子健康素养与健康相关行为的相关系数低于非患者组。由于据报告，与一般人群相比，患者有更多机会从各种来源获得健康信息，包括他们的医生或保健提供者[72]，我们认为在患者组中，与健康相关的行为与电子健康素养的相关性相对较低。在互联网上查找和使用健康信息的患者人数正在增加[73-75]，患者的电子健康素养可影响其健康相关决策过程和医疗保健提供者-患者沟通[76，77］．因此，电子健康素养与健康相关行为之间的低相关性不应被解释为忽视患者电子健康素养的重要性。

    在健康相关行为子类型的定量分析中，电子健康素养与促进健康行为是观察次数最多的(n=7)，其效应量也是最大的。相比之下，观察到电子卫生素养与疾病管理行为，情境与患者亚组相似。因此，电子卫生素养的提高有望大大有助于提高电子卫生水平促进健康行为比如饮食习惯、锻炼、压力管理、健康责任、人际关系和内在成长。此外，当医疗保健专业人员提供与促进健康行为相关的电子健康服务时，考虑个人的电子健康素养水平将是有益的。

    优势与局限

    本研究对电子健康素养相关研究进行了系统回顾和综合总结。此外，使用元分析得出了电子健康素养与健康相关行为之间相关性的汇总效应量。本研究的重要意义在于，它全面呈现了理解电子健康素养需要考虑的研究对象的特征，并就电子健康素养在健康相关行为和决策中的作用提供了一个资源框架。本研究结果表明，卫生保健提供者可以通过提供考虑个人电子健康素养的电子卫生保健服务来更有效地管理人们的健康行为和促进健康。此外，电子健康素养与健康相关行为之间的中度相关性支持了电子健康素养在医疗服务过程中的重要性。

    在解释研究结果时，应考虑到该研究的几个局限性。首先，荟萃分析中纳入的每项研究的样本量都很小，相关系数的汇总估计显示出较高的异质性。由于这一限制，缺乏概括性，需要对电子健康素养和健康行为进行额外的研究来支持结果。其次，只有以相关系数形式提供结果的研究被纳入荟萃分析。具体而言，以回归系数形式呈现eHealth素养与健康相关行为关系的研究不能纳入定量综合来估计汇总相关系数。因此，本研究无法验证电子健康素养与健康行为之间的因果关系，需要对数据进行进一步的元分析，以证明电子健康素养增强计划的有效性以及由此产生的与健康相关行为的变化。第三，纳入研究中使用的电子健康素养和健康相关行为测量项目各不相同，这反过来可能导致分析结果有偏差。此外，纳入研究的电子健康素养测量工具，如eHEALS，是在Web 2.0时代开发的，不能完全评估Web 3.0的概念。因此，在解释本研究结果并将其应用于实践时，有必要考虑到这几点。需要进一步的研究来更好地解释电子健康素养和健康相关行为之间的关系，使用标准化和适合于Web 3.0时代的测量工具。

    结论

    本研究对调查电子健康素养与健康相关行为之间关系的研究进行了系统的文献综述，并对可定量综合的横断面研究结果进行了元分析。我们的研究发现，电子健康素养与自我管理行为、药物依从性、疾病管理和预防行动等健康相关行为具有相当显著的正相关。在与健康相关的行为中促进健康行为被观察到与电子健康素养的相关性最高。我们的研究结果表明，电子健康素养可以在健康相关信息导致健康相关行为变化的过程中发挥中介作用。未来需要更大规模、效度更强的研究来评估电子健康素养熟练程度与健康相关行为之间的详细关系，以促进健康。

    致谢

    这项工作得到了韩国国家研究基金会(NRF)的资助，由韩国政府(科学和信息通信技术部[信息和通信技术])(编号:2020R1A2C1101560)和Brain Korea 21计划(2022年)第四阶段资助。

    作者的贡献

    KK、SS、SK和EL构思并设计了这项研究。所有作者都参与了研究的选择和数据的获取。KK, SK和EL对数据进行了分析和解释。KK、SK和EL撰写了最初的草稿。所有作者对手稿进行了审阅和修改。SK和EL同样担任通讯作者。

    利益冲突

    没有宣布。

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    PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)2020检查表。

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    纳入研究的电子健康素养与健康相关行为的关系。

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    eHEALS:电子健康素养量表
    HPLP:促进健康的生活方式简介
    号:Newcastle-Ottawa规模
    棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目

    编辑:T Leung;提交05.07.22;同行评议:YC Chen, G Klein;对作者19.10.22的评论;修订本于11.22日收到;接受23.12.22;发表30.01.23

    版权

    ©Keonhee Kim, Sangyoon Shin, Seungyeon Kim, Euni Lee。最初发表在医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 30.01.2023。

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