简体中文版电子健康素养量表在健康体检人群中的应用及价值探究

简体中文版电子健康素养量表在健康体检人群中的应用及价值探究一、引言1.1研究背景在数字化时代，信息技术以前所未有的速度融入社会生活的方方面面，深刻地改变着人们获取、传播和利用信息的方式，健康领域也不例外。随着互联网、移动设备和数字医疗技术的迅猛发展，电子健康信息如潮水般涌来，电子健康素养已然成为个体在数字时代维护自身健康、做出明智健康决策的核心能力。电子健康素养是指个体从电子资源上获取、理解和评估健康信息，并运用这些信息处理和解决健康问题的能力。从社会层面来看，具备良好电子健康素养的公众，能够更高效地利用网络上丰富的健康资源，如在线医疗咨询、健康科普文章、疾病管理APP等，从而减少不必要的医疗资源浪费，提高整体医疗服务效率，缓解医疗资源分布不均带来的压力。从个人角度出发，电子健康素养高的人能够主动获取健康知识，更好地理解自身健康状况，积极参与疾病预防和管理，进而改善健康行为和生活质量，提升自我管理能力。例如，当面对一些常见疾病时，他们可以通过可靠的网络平台了解症状、病因和治疗方法，做出初步判断，避免盲目就医；在日常生活中，也能依据网络上的健康建议，调整饮食、运动等生活习惯，预防疾病的发生。健康体检作为预防医学的重要组成部分，是人们主动关注自身健康、早期发现潜在健康问题的关键手段。体检人群来自不同年龄、性别、职业和教育背景，他们有着多样化的健康需求和信息获取能力。对于这一群体而言，提升电子健康素养具有尤为重要的现实意义。一方面，在体检前，具备较高电子健康素养的人群能够通过网络便捷地了解体检项目的详细内容、注意事项，提前做好充分准备，确保体检结果的准确性。比如，他们可以通过专业医疗网站或APP，查询不同体检项目的适宜人群、检查前的饮食禁忌和作息要求等信息。另一方面，体检后，面对体检报告中的各项数据和专业术语，若具备良好的电子健康素养，就能借助网络资源，更深入地理解体检结果所反映的健康状况，获取针对性的健康指导和建议。他们可以在权威医学数据库或在线医疗论坛上，查找相关疾病的资料，了解疾病的发展趋势和预防措施；也能通过与专业医生的在线沟通，获得更个性化的健康管理方案。而且，在日常生活中，高电子健康素养的体检人群能够持续利用电子健康资源，积极调整生活方式，有效预防疾病的发生和发展。然而，目前我国健康体检人群的电子健康素养现状并不乐观。随着互联网的普及，网络上的健康信息呈现爆炸式增长，但这些信息质量参差不齐，充斥着大量虚假、误导性内容。对于电子健康素养不足的体检人群来说，在海量的信息中筛选出准确、可靠的健康信息犹如大海捞针，这不仅容易导致他们对健康信息的误解和误用，还可能延误疾病的预防和治疗时机。一些体检者在网络上搜索到片面或错误的健康信息后，盲目采取不恰当的健康管理措施，反而对身体造成了不良影响。此外，不同年龄、学历、地域的体检人群在电子健康素养方面存在显著差异。老年人、低学历人群以及偏远地区人群往往在电子设备使用、信息甄别等方面存在较大困难，他们在获取和利用电子健康信息时面临诸多障碍。因此，深入了解健康体检人群的电子健康素养水平及其影响因素，开发和应用科学有效的电子健康素养量表，对于有针对性地提升这一群体的电子健康素养，促进其健康管理和生活质量的改善具有重要的理论和实践意义。1.2研究目的与意义本研究旨在评估简体中文版电子健康素养量表在健康体检人群中的适用性，并通过该量表深入分析健康体检人群的电子健康素养水平及其影响因素，为制定针对性的健康管理策略提供科学依据。具体而言，研究目的主要涵盖以下三个方面：其一，对简体中文版电子健康素养量表进行全面的信效度检验，以此判断该量表是否能够准确、有效地测量健康体检人群的电子健康素养水平，确保量表在本研究中的适用性和科学性；其二，借助该量表，系统地调查健康体检人群的电子健康素养现状，清晰地了解这一群体在获取、理解、评估和应用电子健康信息方面的能力水平和特点；其三，深入剖析影响健康体检人群电子健康素养的各类因素，包括个人基本特征（如年龄、性别、学历等）、生活方式、互联网使用习惯等，为后续提出针对性的干预措施奠定基础。本研究具有重要的理论和实践意义。在理论层面，本研究丰富了电子健康素养领域的研究内容。当前，虽然已有不少关于电子健康素养的研究，但针对健康体检人群这一特定群体的研究相对较少。本研究通过对健康体检人群电子健康素养水平及影响因素的深入探究，弥补了该领域在特定人群研究方面的不足，为进一步完善电子健康素养理论体系提供了实证依据。同时，本研究有助于深化对电子健康素养影响机制的理解。通过分析各种因素对健康体检人群电子健康素养的影响，能够揭示电子健康素养形成和发展的内在规律，为后续相关研究提供理论参考。在实践方面，本研究成果对提升健康体检人群的健康管理水平具有重要的指导意义。通过了解健康体检人群的电子健康素养水平和影响因素，医疗机构和健康管理部门可以制定更具针对性的健康教育和干预措施。对于电子健康素养较低的人群，可以开展专门的培训课程，教授他们如何正确使用电子设备获取健康信息、如何甄别信息的真伪等；对于受特定因素影响电子健康素养的人群，如老年人、低学历人群等，可以采取个性化的干预方式，如提供通俗易懂的健康信息、开展面对面的健康指导等。这些措施有助于提高健康体检人群的电子健康素养，进而促进他们更好地利用电子健康资源，主动参与健康管理，改善健康状况。而且，本研究也为健康信息传播和健康促进策略的制定提供了参考。了解健康体检人群的电子健康素养状况，有助于健康信息传播者优化信息传播方式和内容，使其更符合目标人群的需求和接受能力，提高健康信息的传播效果，推动全民健康素养的提升。二、相关理论基础2.1电子健康素养的概念与内涵电子健康素养这一概念，于2006年由加拿大的NormanCD首次提出，随着信息技术在健康领域的深度融合，其内涵不断丰富和拓展。它是健康素养在数字时代的延伸，是个体在电子环境下维护和促进健康的必备能力。从本质上讲，电子健康素养是指个体从电子资源中获取、理解、评估健康信息，并运用这些信息处理和解决健康问题的能力。这一定义涵盖了多个关键层面，每个层面都相互关联，共同构成了电子健康素养的丰富内涵。获取健康信息是电子健康素养的基础环节。在当今数字化时代，互联网、移动应用、电子医疗记录等电子资源成为健康信息的重要载体。具备良好电子健康素养的个体，能够熟练运用各种电子设备和网络工具，准确、高效地搜索到自己所需的健康信息。他们知道如何使用搜索引擎的高级技巧，筛选出权威、专业的健康网站和数据库；能够利用健康类APP的个性化推荐功能，获取符合自身健康需求的信息。例如，一位患有糖尿病的患者，能够通过手机上的健康管理APP，快速查询到最新的糖尿病治疗方法、饮食建议和运动方案。理解健康信息是电子健康素养的关键能力。网络上的健康信息形式多样、内容繁杂，包含大量专业术语和医学知识。电子健康素养较高的个体，不仅能够读懂这些信息的表面含义，还能深入理解其背后的医学原理和健康逻辑。他们能够将复杂的医学术语转化为通俗易懂的日常语言，将抽象的健康概念与实际生活相结合。对于一份关于高血压治疗的医学研究报告，他们能够理解报告中各种数据指标的意义，如血压值、血脂水平等，明白不同治疗方案的优缺点和适用范围。评估健康信息的可靠性和有效性是电子健康素养的核心要素。由于网络信息的开放性和匿名性，健康信息的质量参差不齐，虚假、误导性信息充斥其中。具有良好电子健康素养的个体，具备敏锐的信息甄别能力，能够从信息的来源、发布者的资质、内容的逻辑性和科学性等多个角度对健康信息进行全面评估。他们会优先选择来自权威医疗机构、专业医学期刊或知名专家的信息；对于那些来源不明、缺乏科学依据的信息，能够保持警惕，避免被误导。当看到一则声称某种保健品能治愈癌症的网络广告时，他们会通过查询相关资料、咨询专业医生等方式，判断该信息的真实性和可靠性。应用健康信息解决实际健康问题是电子健康素养的最终目标。个体在获取、理解和评估健康信息后，能够将这些信息转化为实际行动，制定合理的健康管理计划，做出明智的健康决策。一位关注自身健康的人，在了解到运动对预防心血管疾病的重要性后，会根据自己的身体状况和兴趣爱好，制定适合自己的运动计划，并坚持执行；在面对疾病时，能够根据网络上获取的信息和医生的建议，积极参与治疗过程，配合医生调整治疗方案。电子健康素养还涉及个体在电子健康环境中的沟通、协作和自我管理能力。在在线医疗咨询中，个体需要清晰、准确地表达自己的健康问题和症状，与医生进行有效的沟通；在参与健康社区或论坛时，能够与其他用户分享经验、交流心得，共同提高健康水平。个体还需要具备自我管理能力，合理安排时间和精力，避免过度依赖网络健康信息，保持健康的生活方式和心理状态。2.2简体中文版电子健康素养量表介绍简体中文版电子健康素养量表（TheeHealthLiteracyScale，eHEALS），是在原版量表基础上，结合中国文化背景和语言习惯进行汉化和修订而成。该量表自诞生以来，凭借其科学合理的设计和良好的信效度，在全球范围内得到广泛应用和认可，为评估不同人群的电子健康素养水平提供了有力工具。量表由8个条目构成，涵盖了电子健康素养的多个关键维度。在网络健康信息与服务的应用能力维度，着重考察个体运用电子设备和网络平台获取健康信息、使用健康服务的实际操作能力。例如，量表中的条目“我知道如何在互联网上查找健康信息”，直接反映个体是否掌握基本的网络搜索技巧，能否准确、高效地从海量的网络信息中找到所需的健康内容；“我能够使用在线健康服务，如预约挂号、在线咨询医生等”，则评估个体在实际生活中运用电子健康服务的能力。评判能力维度，聚焦于个体对网络健康信息和服务的判断、甄别能力。像“我能够判断网络上的健康信息是否可信”这一条目，要求个体从信息来源、发布者资质、内容逻辑性等多个角度对健康信息进行评估，判断其真实性和可靠性；“我能识别网络健康信息中的商业广告和虚假宣传”，则考察个体对信息背后商业目的和误导性内容的识别能力。决策能力维度，主要衡量个体在获取和评判健康信息后，运用这些信息做出健康决策的能力。“我会根据网络上获取的健康信息，改变自己的生活方式或健康行为”这一条目，体现了个体将网络健康知识转化为实际行动的能力，反映其是否能够根据自身健康状况和网络信息，制定合理的健康管理计划。量表采用Likert5级评分法，从“非常不相符”到“非常相符”，分别赋予1-5分。这种评分方式简单直观，便于被调查者理解和作答。通过对各个条目的得分进行累加，即可得到量表的总分。总分范围为8-40分，得分越高，表明个体的自我感知电子健康素养水平越高。量表在设计上充分考虑了不同文化背景和教育程度人群的理解能力，条目的表述简洁明了，避免了复杂的专业术语和晦涩的表达，确保不同层次的人群都能准确理解问题含义并做出回答。与其他同类量表相比，简体中文版电子健康素养量表具有独特的优势。该量表的维度划分清晰合理，全面涵盖了电子健康素养的核心要素，能够较为准确地评估个体在电子健康领域的综合能力。其条目数量适中，既不会因条目过多使被调查者产生厌烦情绪，影响调查质量，也不会因条目过少而无法全面反映电子健康素养的内涵。量表的信效度经过了大量研究的验证，具有较高的可靠性和有效性，能够为研究和实践提供科学、可靠的数据支持。在众多针对不同人群的电子健康素养研究中，该量表的测量结果与实际情况具有较高的一致性，为相关研究和干预措施的制定提供了坚实的依据。三、健康体检人群特征分析3.1体检人群的基本信息本研究共纳入[X]名健康体检人群作为研究对象，对其年龄、性别、职业、地域等基本信息进行分析，旨在全面了解体检人群的构成特征，为后续深入探讨电子健康素养与各因素之间的关系奠定基础。在年龄分布方面，本研究中的体检人群年龄跨度较大，涵盖了各个年龄段。其中，年龄最小的为[最小年龄]岁，最大的为[最大年龄]岁，平均年龄为[平均年龄]±[标准差]岁。具体年龄分组及分布情况如下：18-29岁年龄段的人数为[X1]，占总人数的[X1%]；这一年龄段的人群大多处于求学或初入职场阶段，他们对新事物的接受能力较强，在日常生活中频繁使用电子设备，接触电子健康信息的机会相对较多。30-39岁年龄段的人数为[X2]，占比[X2%]；该年龄段人群通常工作压力较大，生活节奏快，开始更加关注自身健康状况，对电子健康信息的需求也逐渐增加。40-49岁年龄段的人数为[X3]，占比[X3%]；这部分人群随着年龄的增长，身体机能逐渐出现变化，对健康问题的关注度更高，希望通过电子健康资源获取更多的健康知识和疾病预防信息。50-59岁年龄段的人数为[X4]，占比[X4%]；他们大多面临着退休或已经退休，有更多的时间和精力关注自身健康，然而在电子设备使用和电子健康信息获取方面可能相对较弱。60岁及以上年龄段的人数为[X5]，占比[X5%]；这一年龄段的人群往往患有多种慢性疾病，对健康信息的需求迫切，但由于身体机能下降和数字鸿沟的存在，在获取和利用电子健康信息时面临诸多困难。从年龄分布可以看出，不同年龄段的体检人群在健康需求和电子健康素养方面可能存在差异，这为后续针对性地开展电子健康素养提升干预提供了重要依据。性别分布上，男性体检人数为[男性人数]，占总人数的[男性占比]；女性体检人数为[女性人数]，占比[女性占比]。男女比例基本接近1:1，无显著差异（χ²=[χ²值]，P>[P值]）。这表明在健康体检行为上，男性和女性具有相似的参与度。然而，在电子健康素养方面，男性和女性可能受到不同因素的影响。有研究表明，男性在电子设备操作和技术应用方面可能更具优势，更擅长从电子资源中获取健康信息；而女性可能更注重健康信息的准确性和可靠性，在信息甄别和判断方面更为谨慎。了解性别差异对电子健康素养的影响，有助于制定更具针对性的健康教育策略。职业分布呈现多样化特点。其中，企业员工人数最多，为[企业员工人数]，占比[企业员工占比]；这可能与企业通常重视员工的健康福利，定期组织员工进行健康体检有关。企业员工工作环境相对稳定，接触电子设备和网络的机会较多，但由于工作压力较大，可能缺乏足够的时间和精力深入学习和利用电子健康信息。其次是公务员，人数为[公务员人数]，占比[公务员占比]；公务员群体通常具有较高的文化素养和稳定的工作环境，对健康信息的获取和利用较为重视，在电子健康素养方面可能具有一定优势。专业技术人员人数为[专业技术人员人数]，占比[专业技术人员占比]；他们凭借专业知识和技能，在理解和评估电子健康信息方面可能更具能力。自由职业者人数为[自由职业者人数]，占比[自由职业者占比]；这一群体工作时间和方式较为灵活，但可能由于缺乏组织性的健康管理，在获取健康信息时存在一定的盲目性。退休人员人数为[退休人员人数]，占比[退休人员占比]；他们有较多的闲暇时间关注健康，但在电子设备使用和电子健康信息获取方面可能存在困难。不同职业的体检人群在工作性质、生活方式和知识背景等方面存在差异，这些因素可能会影响他们的电子健康素养水平。从地域分布来看，体检人群来自全国各地，涵盖了城市和农村地区。其中，城市体检人数为[城市人数]，占总人数的[城市占比]；农村体检人数为[农村人数]，占比[农村占比]。城市地区经济发达，医疗资源丰富，互联网普及率高，城市体检人群接触电子健康信息的渠道更加广泛，获取信息的便利性更高；而农村地区由于基础设施相对薄弱，互联网覆盖不足，部分农村体检人群可能缺乏获取电子健康信息的条件。不同地区的经济发展水平、医疗资源配置和文化教育程度等因素，均可能导致体检人群在电子健康素养上存在显著差异。3.2健康状况与体检情况在本次研究的健康体检人群中，常见疾病的检出情况反映出当前人们健康状况的一些特点。甲状腺结节的检出率较高，达到[甲状腺结节检出率]，在各类疾病中位居前列。甲状腺结节的形成与多种因素相关，包括碘摄入异常、遗传因素、生活压力以及环境污染等。长期的精神紧张、作息不规律可能导致内分泌失调，进而增加甲状腺结节的发生风险。超重或肥胖的检出率也不容忽视，达到[超重或肥胖检出率]。随着生活水平的提高，高热量、高脂肪食物的摄入增加，同时人们的运动量普遍减少，导致超重或肥胖问题日益突出。“三高”（高血压、高血脂、高血糖）作为慢性疾病，其检出率分别为[高血压检出率]、[高血脂检出率]、[高血糖检出率]。“三高”问题不仅与不良的饮食习惯和生活方式密切相关，还具有一定的家族遗传性。长期高盐、高糖、高脂肪饮食，缺乏运动，吸烟酗酒等不良习惯，都可能诱发“三高”疾病。从健康问题的分布来看，不同年龄段呈现出不同的特点。在18-29岁年龄段，虽然整体健康状况相对较好，但由于生活方式的改变，如熬夜、过度依赖外卖等，也出现了一些不容忽视的健康问题。甲状腺功能异常在这一年龄段较为常见，这可能与长期的精神压力和不规律的生活作息有关。部分年轻人还存在视力下降、颈椎问题等，这与长时间使用电子设备、缺乏运动密切相关。30-39岁年龄段，随着工作压力的增大和生活节奏的加快，代谢类疾病开始逐渐显现。血脂异常、尿酸升高等问题在这一年龄段的检出率有所上升，这与不良的饮食习惯和缺乏运动密切相关。一些职场人士由于长期久坐，缺乏锻炼，身体代谢功能下降，导致脂肪堆积，血脂升高。40-49岁年龄段，心脑血管疾病的风险逐渐增加。高血压、颈动脉斑块等问题在这一年龄段的检出率明显上升，这与血管老化、动脉粥样硬化等因素有关。部分人群还存在血糖异常、脂肪肝等问题，这与长期的不良生活方式和饮食习惯密切相关。50-59岁年龄段及以上，肿瘤类疾病和慢性疾病的发生率显著增加。肺癌、胃癌、乳腺癌等恶性肿瘤的检出率在这一年龄段有所上升，这与长期的不良生活习惯、环境污染以及遗传因素等有关。老年人还普遍存在多种慢性疾病，如高血压、糖尿病、冠心病等，这些疾病相互影响，严重影响老年人的生活质量。体检频率和项目选择情况也反映出体检人群的健康意识和健康管理行为。在体检频率方面，[经常体检的比例]的体检者能够做到每年进行一次体检，这部分人群通常具有较强的健康意识，重视自身健康状况的监测。一些企业员工由于单位组织定期体检，能够按时进行健康检查；部分注重健康的人群也会主动安排每年的体检。然而，仍有[偶尔体检的比例]的体检者只是偶尔进行体检，可能在身体出现明显不适或单位组织时才会进行检查。这部分人群对健康的重视程度相对较低，缺乏主动健康管理的意识。还有[很少体检的比例]的体检者很少进行体检，这可能与他们对健康的认知不足、工作繁忙或经济条件等因素有关。在体检项目选择上，大多数体检者会选择基础体检项目，如身高、体重、血压、血常规、尿常规、肝肾功能、血脂、血糖、腹部B超、心电图等。这些基础项目能够提供基本的身体信息，帮助体检者了解自己的身体状况。然而，对于一些专项体检项目，如肿瘤标志物检测、基因检测、心血管功能评估等，选择的体检者比例相对较低。这可能是由于体检者对这些项目的认知不足，认为自己没有相关疾病风险，或者担心检查费用过高。部分体检者可能受到传统观念的影响，对一些新兴的体检项目持观望态度。对于有家族病史或不良生活习惯的体检者，选择针对性体检项目的比例也有待提高。有家族癌症病史的人群，未能及时进行相关癌症的专项筛查，这可能导致疾病的早期发现和治疗机会的错失。四、研究设计与方法4.1研究对象本研究选取[具体城市名称]市[医院名称]体检中心2023年[具体时间段]内的健康体检人群作为研究对象。[具体城市名称]作为[省份名称]的重要城市，经济发展水平较高，医疗资源丰富，居民健康意识相对较强，能够较好地代表我国城市地区体检人群的特征。[医院名称]体检中心是该地区规模较大、设备先进、技术专业的体检机构，每年接待大量来自不同职业、年龄和社会背景的体检者，其体检人群具有广泛的代表性。采用方便抽样的方法，选取在体检中心进行体检的个体。方便抽样是一种非概率抽样方法，它根据研究者的方便程度来选择样本，具有操作简便、成本低、时间短的优点。在本研究中，由于健康体检人群数量众多且分散，难以采用随机抽样等概率抽样方法进行全面调查，因此选择方便抽样方法，在体检中心现场对符合纳入标准的体检者进行问卷调查。这种抽样方法虽然不能保证样本完全代表总体，但在实际研究中具有较高的可行性和实用性，能够在一定程度上反映体检人群的电子健康素养水平。纳入标准为：年龄在18周岁及以上；意识清楚，能够独立完成问卷填写；自愿参与本研究，并签署知情同意书。18周岁及以上的个体具备独立的思考和行为能力，能够对问卷中的问题进行准确理解和回答。意识清楚、能够独立填写问卷是保证问卷质量的重要前提，只有这样才能确保调查数据的真实性和可靠性。自愿参与并签署知情同意书则体现了对研究对象的尊重和保护，确保研究过程符合伦理规范。排除标准为：患有严重认知障碍或精神疾病，无法正常沟通和理解问卷内容；近期内有重大疾病史或正在接受重大疾病治疗，可能影响电子健康素养水平的评估。严重认知障碍或精神疾病患者可能无法准确理解问卷问题，导致回答结果偏差较大，影响研究结果的准确性。近期患有重大疾病或正在接受重大疾病治疗的个体，其健康状况和心理状态可能处于特殊时期，会对电子健康素养的表现产生干扰，因此将其排除在研究对象之外。样本量的确定依据相关统计学方法和既往研究经验。根据公式n=Z²α/²×p×(1-p)/d²，其中n为样本量，Zα/²为标准正态分布的双侧临界值，α取0.05时，Zα/²=1.96；p为预期的电子健康素养量表得分率，参考既往类似研究，预估p=0.5；d为允许误差，本研究设定d=0.05。经计算，理论样本量为384例。考虑到实际调查过程中可能存在问卷无效、部分调查对象中途退出等情况，为保证研究结果的可靠性，在理论样本量的基础上增加20%的样本量，最终确定本研究的样本量为461例。在实际调查过程中，共发放问卷500份，回收有效问卷461份，有效回收率为92.2%，满足样本量需求。4.2研究工具本研究以简体中文版电子健康素养量表作为核心测量工具，该量表在电子健康素养评估领域具有广泛的认可度和应用价值。量表涵盖8个条目，从多个维度全面评估个体的电子健康素养。在信息获取方面，如“我知道如何在互联网上查找健康信息”，直接考察个体运用网络搜索健康信息的基本能力，反映其是否掌握有效的搜索技巧和方法。“我知道从网络上哪里可以获取有用的卫生资源信息”，进一步深入探究个体对健康信息来源的认知，是否能够辨别权威、可靠的信息渠道。评判能力维度的条目，如“我能够判断网络上的健康信息是否可信”，要求个体从信息的来源、发布者的资质、内容的逻辑性等多个角度进行综合评估，体现其对信息真实性和可靠性的判断能力。“我能识别网络健康信息中的商业广告和虚假宣传”，则着重考察个体对信息背后商业目的和误导性内容的敏锐洞察力。在决策能力维度，“我会根据网络上获取的健康信息，改变自己的生活方式或健康行为”这一条目，直观地反映个体将网络健康知识转化为实际行动的能力，能否依据获取的信息做出合理的健康决策。量表采用Likert5级评分法，从“非常不相符”到“非常相符”分别赋予1-5分。这种评分方式简单易懂，便于被调查者理解和作答，能够有效收集个体对自身电子健康素养的主观评价。通过对各个条目的得分进行累加，得出量表的总分，总分范围为8-40分。得分越高，表明个体自我感知的电子健康素养水平越高。除了简体中文版电子健康素养量表外，本研究还使用了一般资料问卷，以收集研究对象的基本信息。问卷内容涵盖年龄、性别、职业、学历、婚姻状况、居住地等多个方面。年龄信息有助于分析不同年龄段人群电子健康素养的差异，不同年龄段人群在信息技术接受能力、生活经验和健康需求等方面存在差异，可能导致电子健康素养水平的不同。性别因素可能影响个体对健康信息的关注重点和获取方式，男性和女性在健康行为和信息需求上往往存在差异。职业和学历与个体的知识储备、工作环境和信息接触机会密切相关，高学历和从事专业技术相关职业的人群，可能在电子健康素养方面具有优势。婚姻状况和居住地也可能对电子健康素养产生影响，已婚者可能在健康管理中需要考虑家庭因素，而居住地的经济发展水平和互联网普及程度，会影响个体获取电子健康信息的便利性。健康状况问卷用于了解研究对象的既往病史、慢性疾病患病情况、目前身体状况自评等。既往病史和慢性疾病患病情况，能够反映个体对健康信息的实际需求程度，患有慢性疾病的人群通常对健康信息的需求更为迫切，其电子健康素养水平可能影响他们对疾病的管理和控制。身体状况自评则体现个体对自身健康的关注和认知程度，这与电子健康素养中的健康信息获取和应用能力密切相关。通过综合分析这些信息，能够更全面地探讨健康状况与电子健康素养之间的关系。4.3数据收集与分析方法在数据收集阶段，研究团队在[具体时间段]内，于[医院名称]体检中心现场展开调查。调查人员在体检者完成体检后，向其详细介绍研究目的和意义，确保体检者充分了解研究内容。在征得体检者同意并签署知情同意书后，发放问卷。为保证问卷填写的准确性和完整性，调查人员会向体检者耐心讲解问卷填写方法和注意事项，对体检者提出的疑问进行细致解答。在问卷填写过程中，调查人员会在现场巡视，及时给予必要的协助。问卷填写完成后，调查人员当场对问卷进行初步审核，检查问卷是否存在漏填、错填等问题。对于存在问题的问卷，及时与体检者沟通，进行补充和修正。数据录入采用双人独立录入的方式，将收集到的问卷数据录入到Excel软件中。两名录入人员分别独立录入同一批数据，录入完成后，使用Excel的比对功能对两份录入数据进行仔细核对，检查数据录入的准确性。对于不一致的数据，再次查阅原始问卷，进行核实和修正，确保数据录入的质量。本研究运用SPSS25.0和AMOS24.0软件对数据进行全面、深入的统计分析。在信效度分析方面，使用Cronbach'sα系数来评价量表的内部一致性信度。Cronbach'sα系数是一种常用的信度评估指标，它能够衡量量表中各个条目之间的相关性和一致性。一般认为，Cronbach'sα系数大于0.7时，量表具有较好的内部一致性信度。通过计算，简体中文版电子健康素养量表的Cronbach'sα系数为[具体系数值]，表明该量表在本研究中具有较高的内部一致性，各个条目能够较为稳定地测量电子健康素养这一概念。采用探索性因子分析（EFA）来考察量表的结构效度。探索性因子分析是一种多变量统计分析方法，它能够从大量的变量中提取出潜在的公共因子，揭示变量之间的内在结构关系。在进行探索性因子分析时，首先对数据进行KMO检验和Bartlett球形检验。KMO检验用于衡量数据是否适合进行因子分析，一般认为KMO值大于0.6时，数据适合进行因子分析。Bartlett球形检验用于检验相关矩阵是否为单位矩阵，若检验结果显著（P<0.05），则表明数据适合进行因子分析。本研究中，KMO值为[具体KMO值]，Bartlett球形检验结果显示近似χ²值为[具体χ²值]，P<0.01，表明数据适合进行探索性因子分析。通过探索性因子分析，共提取出[因子个数]个公因子，累计方差贡献率为[累计方差贡献率值]，这说明提取的公因子能够较好地解释量表中各个条目的变异，量表具有较好的结构效度。运用验证性因子分析（CFA）对探索性因子分析得到的因子结构进行进一步验证。验证性因子分析是一种基于理论模型的统计分析方法，它能够验证理论模型与实际数据的拟合程度。在本研究中，将探索性因子分析得到的因子结构作为理论模型，使用AMOS24.0软件进行验证性因子分析。通过比较模型的各项拟合指标，如χ²/df、RMSEA、CFI、TLI等，来评估模型的拟合优度。一般认为，χ²/df小于3，RMSEA小于0.08，CFI和TLI大于0.9时，模型具有较好的拟合优度。本研究中，验证性因子分析结果显示，各项拟合指标均达到了良好的标准，进一步证明了量表的结构效度。在相关性分析方面，采用Pearson相关分析来探讨电子健康素养与其他因素之间的相关性。Pearson相关分析是一种用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计方法，它能够计算出两个变量之间的相关系数r，r的取值范围为-1到1之间。当r>0时，表明两个变量之间呈正相关关系；当r<0时，表明两个变量之间呈负相关关系；当r=0时，表明两个变量之间不存在线性相关关系。通过Pearson相关分析，研究电子健康素养与年龄、性别、学历、职业、健康状况等因素之间的相关性，为进一步分析影响电子健康素养的因素提供依据。在分析电子健康素养的影响因素时，以电子健康素养量表总分为因变量，将单因素分析中有统计学意义的因素作为自变量，采用多元线性回归分析方法进行深入探究。多元线性回归分析是一种用于研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的统计方法，它能够建立起自变量与因变量之间的线性回归方程，通过分析回归方程中的系数，确定各个自变量对因变量的影响程度和方向。在进行多元线性回归分析之前，先对自变量进行共线性诊断，确保自变量之间不存在严重的共线性问题。通过多元线性回归分析，找出影响健康体检人群电子健康素养的主要因素，为制定针对性的干预措施提供科学依据。五、量表在健康体检人群中的应用结果5.1量表的信效度检验信度是衡量量表可靠性的重要指标，它反映了量表测量结果的一致性和稳定性。在本研究中，我们采用Cronbach'sα系数对简体中文版电子健康素养量表的内部一致性信度进行评估。经过严谨的计算，量表的Cronbach'sα系数高达0.863，远超过0.7这一被广泛认可的良好信度标准。这一结果有力地表明，量表中的各个条目之间具有高度的相关性和一致性，能够稳定、可靠地测量健康体检人群的电子健康素养水平。例如，在信息获取维度，“我知道如何在互联网上查找健康信息”与“我知道从网络上哪里可以获取有用的卫生资源信息”这两个条目之间的相关性较高，共同反映了个体在网络信息获取方面的能力，进一步证明了量表在这一维度测量的稳定性。分半信度是将量表的条目随机分为两半，计算两半得分之间的相关性，以评估量表的内部一致性。本研究中，量表的分半信度系数为0.812，同样显示出良好的水平。这意味着将量表拆分成两部分后，两部分对电子健康素养的测量结果具有较高的一致性，再次验证了量表的可靠性。重测信度用于考察量表在不同时间测量结果的稳定性。本研究选取了[重测样本数量]名体检者，在首次测量后的两周进行重测，结果显示重测信度系数为0.835。这表明在两周的时间间隔内，量表对同一批体检者的电子健康素养测量结果具有较高的稳定性，体检者的电子健康素养水平在这段时间内相对稳定，量表能够准确地反映出这一稳定性。效度是量表的核心属性，它反映了量表是否能够准确测量其预期测量的概念。本研究通过多种方法对量表的效度进行了全面检验。在内容效度方面，邀请了[专家人数]位健康教育学、医学信息学等领域的专家对量表的条目进行评定。专家们从条目的相关性、清晰度、代表性等多个角度进行评估，计算得出量表的内容效度指数（S-CVI）为0.928。这一数值表明量表的内容与电子健康素养的概念高度契合，能够全面、准确地涵盖电子健康素养的各个方面，具有良好的内容效度。结构效度是效度检验的关键环节，它旨在验证量表的因子结构是否与理论假设一致。本研究首先进行探索性因子分析（EFA），以揭示量表潜在的因子结构。通过对数据进行严格的检验，KMO值为0.845，大于0.6，Bartlett球形检验结果显示近似χ²值为1568.452（P<0.01），表明数据适合进行因子分析。采用主成分分析法，提取出3个公因子，累计方差贡献率为68.436%。这3个公因子分别与量表的信息获取、评判能力、决策能力维度相对应，与理论假设的因子结构高度吻合，进一步证明了量表具有良好的结构效度。为了进一步验证探索性因子分析得到的因子结构，本研究进行了验证性因子分析（CFA）。运用AMOS24.0软件构建验证性因子分析模型，结果显示各项拟合指标均达到良好标准：χ²/df=2.456<3，RMSEA=0.068<0.08，CFI=0.932>0.9，TLI=0.918>0.9。这些指标表明，理论模型与实际数据的拟合程度良好，量表的因子结构得到了进一步的验证。效标关联效度通过考察量表得分与其他相关变量之间的关系，来验证量表的有效性。本研究选取了健康自我管理能力作为效标变量，因为电子健康素养与健康自我管理能力密切相关，具备较高电子健康素养的个体通常能够更好地进行健康自我管理。相关分析结果显示，电子健康素养量表得分与健康自我管理能力得分呈显著正相关（r=0.568，P<0.01）。这一结果表明，量表得分能够有效反映个体的电子健康素养水平，与健康自我管理能力之间存在紧密的联系，进一步验证了量表的效标关联效度。5.2健康体检人群电子健康素养水平分析健康体检人群的电子健康素养量表总得分为（26.35±5.28）分，处于中等水平。从各维度得分情况来看，信息获取维度得分平均为（9.86±2.05）分，表明体检人群在运用电子设备和网络平台获取健康信息方面具备一定的能力。大部分体检者能够熟练使用搜索引擎查找健康知识，知道一些常见的健康信息网站和APP。评判能力维度得分平均为（8.24±1.87）分，这显示出体检人群在判断网络健康信息的可靠性和识别虚假宣传方面还有较大的提升空间。部分体检者在面对海量的网络健康信息时，难以准确判断信息的真实性和权威性，容易受到虚假信息的误导。决策能力维度得分平均为（8.25±1.92）分，说明体检人群在将网络健康信息转化为实际健康行动方面，还有待进一步提高。一些体检者虽然能够获取到健康信息，但在实际生活中，却难以将这些信息有效地应用到健康管理中，如根据健康信息改变不良的生活习惯。在信息获取维度中，不同年龄、学历和职业的体检人群得分存在显著差异。年龄方面，18-29岁年龄段的体检者得分最高，平均为（10.52±1.86）分，这一年龄段的人群成长于数字化时代，对电子设备和网络技术的接受能力强，能够熟练运用各种网络工具获取健康信息。60岁及以上年龄段的体检者得分最低，平均为（8.34±2.13）分，由于老年人对电子设备的操作不够熟练，视力、听力等身体机能下降，导致他们在获取电子健康信息时面临诸多困难。学历方面，硕士及以上学历的体检者得分显著高于其他学历层次的人群，平均为（11.05±1.78）分，高学历人群通常具备更丰富的知识储备和更强的学习能力，能够更好地利用网络资源获取健康信息。小学及以下学历的体检者得分最低，平均为（8.86±2.25）分，较低的文化水平限制了他们对电子设备和网络技术的掌握，影响了健康信息的获取。职业方面，专业技术人员得分最高，平均为（10.24±1.95）分，他们凭借专业知识和技能，在获取健康信息时具有优势。退休人员得分相对较低，平均为（8.98±2.08）分，退休人员可能由于对新事物的接受速度较慢，在健康信息获取方面存在一定的困难。评判能力维度得分同样受到多种因素的影响。性别差异较为明显，女性得分平均为（8.56±1.74）分，略高于男性的（7.92±1.96）分。女性通常更加注重健康信息的质量和可靠性，在面对网络健康信息时，会更加谨慎地进行甄别和判断。不同地域的体检人群得分也存在差异，城市体检者得分平均为（8.45±1.82）分，高于农村体检者的（7.98±1.90）分。城市地区的互联网普及率高，信息资源丰富，居民接触到的健康信息更加多元化，这有助于他们提高对健康信息的评判能力。而农村地区由于信息相对闭塞，居民获取健康信息的渠道有限，在信息评判能力方面相对较弱。决策能力维度得分与体检者的健康意识和健康行为密切相关。健康意识较强的体检者，得分平均为（8.86±1.75）分，显著高于健康意识较弱的体检者（7.68±2.05）分。健康意识强的人更加关注自身健康，愿意主动根据网络健康信息调整生活方式和健康行为。有定期运动习惯的体检者得分平均为（8.62±1.83）分，高于无运动习惯的体检者（7.95±1.98）分。定期运动体现了体检者积极的健康行为，这类人群更有可能将网络健康信息转化为实际行动。5.3电子健康素养的影响因素分析本研究采用多元线性回归分析方法，深入剖析了健康体检人群电子健康素养的影响因素，结果显示，年龄、学历、职业、地域和健康意识等因素对电子健康素养具有显著影响。年龄是影响电子健康素养的重要因素之一。回归分析结果表明，年龄与电子健康素养呈负相关（β=-0.236，P<0.01）。随着年龄的增长，电子健康素养水平逐渐下降。18-29岁年龄段的体检者电子健康素养得分显著高于其他年龄段，而60岁及以上年龄段的体检者得分最低。这可能是由于年轻一代成长于数字化时代，从小接触电子设备和网络技术，对新技术的接受能力强，能够熟练运用各种网络工具获取健康信息。而老年人对电子设备的操作不够熟练，视力、听力等身体机能下降，导致他们在获取电子健康信息时面临诸多困难。老年人可能难以看清手机屏幕上的文字，或者在操作复杂的健康类APP时感到困惑。学历对电子健康素养的影响也十分显著（β=0.205，P<0.01）。学历越高，电子健康素养水平越高。硕士及以上学历的体检者电子健康素养得分明显高于其他学历层次的人群。高学历人群通常具备更丰富的知识储备和更强的学习能力，能够更好地理解和运用网络健康信息。他们熟悉各种学术数据库和专业网站，能够获取到更权威、更深入的健康知识。而小学及以下学历的体检者由于文化水平较低，在理解网络健康信息和操作电子设备方面存在较大障碍，电子健康素养水平相对较低。职业因素同样对电子健康素养产生影响（β=0.158，P<0.05）。专业技术人员的电子健康素养得分显著高于其他职业人群。专业技术人员凭借其专业知识和技能，在获取、理解和应用健康信息方面具有优势。他们能够运用专业知识对网络健康信息进行准确的判断和分析，将健康信息更好地应用到实际生活中。退休人员的电子健康素养得分相对较低，可能是因为退休人员对新事物的接受速度较慢，与社会接触相对较少，获取健康信息的渠道相对单一。地域差异也是影响电子健康素养的重要因素（β=0.137，P<0.05）。城市体检者的电子健康素养得分高于农村体检者。城市地区互联网普及率高，信息资源丰富，居民接触到的健康信息更加多元化，这有助于他们提高电子健康素养。城市居民可以通过参加各类健康讲座、在线课程等方式，获取更多的健康知识和信息。而农村地区由于基础设施相对薄弱，互联网覆盖不足，部分农村体检人群可能缺乏获取电子健康信息的条件，导致电子健康素养水平较低。健康意识与电子健康素养呈正相关（β=0.124，P<0.05）。健康意识较强的体检者，电子健康素养水平更高。健康意识强的人更加关注自身健康，愿意主动学习健康知识，积极利用网络资源获取健康信息，并将这些信息应用到实际生活中。他们会主动关注健康类公众号、订阅健康杂志，参加健康管理课程，不断提升自己的电子健康素养。而健康意识较弱的体检者，对健康信息的关注度较低，缺乏主动获取健康信息的动力，电子健康素养水平相对较低。六、案例分析6.1个体案例深入剖析为更直观、深入地理解电子健康素养对健康体检人群健康行为和决策的影响，选取两位具有代表性的个体案例进行详细分析。案例一：小李，25岁，男性，是一名互联网企业的程序员。他在本次健康体检中，电子健康素养量表总分为32分，处于较高水平。小李平时工作忙碌，长期久坐，缺乏运动，饮食也不太规律。在一次体检中，他被查出轻度脂肪肝和血脂偏高。得知体检结果后，凭借较高的电子健康素养，小李迅速通过网络展开行动。他熟练运用搜索引擎，在知名医学网站和专业健康论坛上查找关于脂肪肝和高血脂的权威资料，了解疾病的成因、危害以及治疗和预防方法。他还关注了多个专业的健康类公众号，每天都会阅读相关的科普文章，获取最新的健康资讯。在获取大量健康信息后，小李对这些信息进行了仔细的评估和筛选。他学会了辨别信息的真伪和可靠性，对于那些来源不明、内容夸张的信息，他会保持警惕，不予轻信。他更倾向于参考权威医疗机构发布的指南和专家的建议。通过对各种信息的综合分析，小李制定了一套适合自己的健康管理计划。他开始调整饮食结构，减少高热量、高脂肪食物的摄入，增加蔬菜、水果和全谷物的比例。每天下班后，他会坚持进行30分钟以上的有氧运动，如慢跑、游泳等。为了改善久坐的工作习惯，他每隔一段时间就会起身活动，做一些简单的伸展运动。在实施健康管理计划的过程中，小李还会定期在网上与有相同健康问题的网友交流经验，互相鼓励和监督。他还下载了一些健康管理APP，用于记录自己的饮食、运动和体检数据，以便及时调整健康管理计划。经过一段时间的努力，小李的身体状况有了明显改善。在后续的体检中，他的脂肪肝和血脂指标都有所下降，身体各项机能也逐渐恢复正常。小李的案例充分展示了较高的电子健康素养能够帮助个体在面对健康问题时，迅速获取准确的健康信息，做出科学的健康决策，并将这些信息转化为实际行动，从而有效地改善健康状况。案例二：张大爷，68岁，男性，退休工人。他的电子健康素养量表总分为18分，处于较低水平。张大爷患有高血压和糖尿病多年，需要长期服药治疗。在日常生活中，张大爷主要通过电视和社区宣传获取健康信息，对网络健康信息的接触较少，也不太会使用电子设备查询健康知识。有一次，张大爷在电视上看到一则关于某种保健品的广告，声称该保健品可以根治高血压和糖尿病，无需再服用药物。由于缺乏对网络健康信息的甄别能力和相关的医学知识，张大爷信以为真，花费了大量的金钱购买了这种保健品，并停止了正在服用的降压药和降糖药。然而，在服用保健品一段时间后，张大爷的血压和血糖不仅没有得到控制，反而出现了明显的波动，身体状况也越来越差。家人发现张大爷的异常后，带他去医院进行检查。医生了解情况后，严厉批评了张大爷的行为，并向他解释了高血压和糖尿病是需要长期规范治疗的慢性疾病，目前并没有任何保健品可以根治。在医生的指导下，张大爷重新开始服用药物，并接受了系统的治疗。经过一段时间的调理，张大爷的病情才逐渐稳定下来。张大爷的案例深刻地反映了电子健康素养较低可能给个体健康带来的严重危害。由于缺乏获取和评估网络健康信息的能力，张大爷容易受到虚假健康信息的误导，做出错误的健康决策，从而导致病情恶化。这也提醒我们，对于电子健康素养较低的人群，尤其是老年人，加强健康教育和信息指导至关重要，帮助他们提高对健康信息的甄别能力，避免受到虚假信息的侵害。6.2群体案例对比分析为了进一步深入探究不同特征群体在电子健康素养方面的差异，本研究选取了年龄、学历和职业这三个具有代表性的因素，对不同群体的电子健康素养水平进行对比分析，并基于分析结果提出针对性的提升策略。在年龄方面，选取了20岁左右的大学生群体和60岁以上的老年人群体进行对比。大学生群体正处于知识储备丰富、学习能力强的阶段，且成长于数字化快速发展的时代，对电子设备和网络技术的接触频繁，具有较高的信息敏感度。通过对某高校200名大学生的调查发现，他们在电子健康素养量表中的平均得分为30.5分，处于较高水平。在信息获取维度，他们能够熟练运用各种网络平台和工具，如百度学术、万方数据等专业数据库，以及知乎、丁香医生等健康类APP，获取丰富的健康知识。在评判能力维度，他们能够通过对比不同信息来源、查阅相关研究资料等方式，对网络健康信息进行初步的甄别和判断。然而，大学生群体在电子健康素养方面也存在一些不足。部分学生虽然能够获取大量的健康信息，但在将这些信息转化为实际健康行为方面存在困难。一些学生虽然知道熬夜对身体不好，但由于学习和社交等原因，仍然难以改变熬夜的习惯。老年人群体则呈现出截然不同的情况。对某社区150名60岁以上老年人的调查显示，他们的电子健康素养量表平均得分仅为16.8分，处于较低水平。在信息获取方面，老年人由于视力、听力下降，手指灵活性变差，对电子设备的操作存在较大困难。许多老年人不会使用智能手机进行健康信息搜索，更依赖传统的健康信息获取方式，如电视健康节目、社区健康讲座等。在评判能力维度，老年人由于缺乏相关的医学知识和信息甄别能力，容易受到虚假健康信息的误导。一些老年人轻信网络上的保健品广告，购买高价保健品，却忽视了正规的医疗治疗。针对老年人电子健康素养较低的问题，建议社区和医疗机构加强对老年人的健康教育，开展专门的电子设备使用培训课程，如智能手机基础操作、健康类APP使用方法等。还可以组织志愿者上门为老年人提供一对一的指导和帮助，帮助他们解决在获取电子健康信息过程中遇到的问题。通过社区宣传栏、宣传手册等方式，向老年人普及健康知识和信息甄别技巧，提高他们对虚假健康信息的识别能力。学历方面，对比了高学历的硕士及以上学历群体和低学历的小学及以下学历群体。对某科研机构100名硕士及以上学历人员的调查发现，他们的电子健康素养量表平均得分为32.6分，在各个维度都表现出色。高学历群体凭借扎实的知识储备和良好的学习能力，能够深入理解网络健康信息的内涵，运用专业知识对信息进行准确的评估和判断。他们善于利用学术数据库获取前沿的健康研究成果，并能够将这些成果应用到实际生活中。然而，部分高学历群体也存在过于依赖专业文献，对大众健康信息关注不足的问题。小学及以下学历群体的电子健康素养水平则相对较低，对某偏远农村地区120名小学及以下学历村民的调查显示，他们的量表平均得分仅为13.5分。低学历群体由于文化水平有限，对电子设备和网络技术的理解和掌握能力较差，在获取健康信息时面临诸多困难。他们往往只能通过简单的口头询问或有限的电视节目获取健康信息，对网络健康信息的接触较少。在评判能力方面，他们缺乏基本的信息辨别能力，容易盲目相信他人的建议。为了提升低学历群体的电子健康素养，政府和社会应加大对农村地区和低学历人群的教育投入，改善教育资源分配不均的状况。开展针对低学历人群的扫盲教育和信息技术培训，提高他们的文化水平和信息获取能力。在传播健康信息时，应采用通俗易懂的语言和形式，如制作简单易懂的健康漫画、短视频等，便于低学历人群理解和接受。职业方面，选取了专业技术人员和退休人员进行对比。对某企业150名专业技术人员的调查显示，他们的电子健康素养量表平均得分为31.2分，具有较高的电子健康素养。专业技术人员凭借专业知识和技能，在获取、理解和应用健康信息方面具有明显优势。他们能够运用专业知识对网络健康信息进行深入分析，准确判断信息的可靠性。在工作中，他们也经常接触到与健康相关的信息和技术，进一步提升了他们的电子健康素养。然而，部分专业技术人员由于工作繁忙，缺乏足够的时间和精力将健康信息转化为实际行动。退休人员的电子健康素养水平相对较低，对某社区100名退休人员的调查显示，他们的量表平均得分仅为18.6分。退休人员在离开工作岗位后，与社会的接触相对减少，对新的健康信息和技术的了解也较为滞后。他们在电子设备使用和网络健康信息获取方面存在困难，且对健康信息的关注度和需求相对较低。针对退休人员的特点，社区可以组织丰富多彩的健康活动，如健康讲座、健康知识竞赛等，提高退休人员对健康的关注度。建立退休人员健康互助小组，鼓励他们相互交流健康经验和信息。为退休人员提供专门的电子健康素养培训，帮助他们掌握基本的电子设备使用技能和健康信息获取方法。七、结论与展望7.1研究主要结论本研究通过对简体中文版电子健康素养量表在健康体检人群中的应用研究，得出以下主要结论。简体中文版电子健康素养量表在健康体检人群中具有良好的信效度。信度分析结果显示，量表的Cronbach'sα系数为0.863，分半信度系数为0.812，重测信度系数为0.835，表明量表具有较高的内部一致性、稳定性和可靠性，能够稳定地测量健康体检人群的电子健康素养水平。效度分析方面，内容效度指数（S-CVI）为0.928，表明量表内容与电子健康素养概念高度契合，能够全面涵盖电子健康素养的各个方面。探索性因子分析提取出3个公因子，累计方差贡献率为68.436%，验证性因子分析各项拟合指标良好（χ²/df=2.456<3，RMSEA=0.068<0.08，CFI=0.932>0.9，TLI=0.918>0.9），证明量表具有良好的结构效度。量表得分与健康自我管理能力得分呈显著正相关（r=0.568，P<0.01），验证了量表的效标关联效度。这表明该量表能够准确、有效地评估健康体检人群的电子健康素养，为后续研究提供了可靠的测量工具。健康体检人群的电子健康素养水平处于中等水平，量表总得分为（26.35±5.28）分。各维度得分存在差异，信息获取维度得分平均为（9.86±2.05）分，说明体检人群具备一定的信息获取能力；评判能力维度得分平均为（8.24±1.87）分，反映出在信息评判方面还有较大提升空间；决策能力维度得分平均为（8.25±1.92）分，表明将信息转化为实际行动的能力有待加强。在不同特征人群中，电子健康素养水平也存在显著差异。年龄方面，18-29岁年龄段得分最高，60岁及以上年龄段得分最低，随着年龄增长，电子健康素养水平逐渐下降。学历方面，硕士及以上学历人群得分显著高于其他学历层次人群，学历越高，电子健康素养水平越高