电子健康素养汉化量表在系统性红斑狼疮病人中的信效度研究

CHINESENURSINGRESEARCHSeptember,2019Vol.33No.18

电子健康素养汉化量表在系统性红斑狼疮病人中的信效度研究

杨

艳，谢伦芳，陈佩玲，方

兰，汪秋伊，李梦璐

ReliabilityandvalidityofChineseversionofeHealthLiteracyScaleinpatientswithsystemiclupuserythematosus

YANGYan,XIELunfang,CHENPeiling,FANGLan,WANGQiuyi,LIMenglu（SchoolofNursing,AnhuiMedicalUniversity,Anhui230601China）

摘要：［目的］评价电子健康素养汉化量表（eHEALS）在系统性红斑狼疮（SLE）病人中应用的信度及效度。［方法］采用经过授权的eHEALS汉化量表对300例SLE病人进行测评，并于2周后随机选取30例病人重测。计算量表的Cronbach′sα系数、分半信度和重测信度，同时评价量表的内容效度、结构效度与区分效度。［结果］量表总Cronbach′sα系数为0.961，分半信度为0.946，重测信度组内相关系数为0.831（P<0.01）。量表总分为（26.33±6.91）分，条目均分为（3.29±0.86）分，各条目得分与总分间的相关系数为0.857~0.916（P<0.01）。量表8个条目经探索性因子分析仅提取1个因子，贡献率为78.84%，因素负荷量为0.859~0.919。高、低分组病人各条目得分比较，差异均有统计学意义（P<0.01）。［结论］eHEALS汉化量表在SLE病人中的信效度良好，适用于我国文化背景下SLE病人电子健康素养水平的评估。关键词：电子健康素养量表；系统性红斑狼疮；信度；效度；评估中图分类号：R47

文献标识码：A

doi:10.12102/j.issn.1009-93.2019.18.025

随着互联网与信息通信技术在医疗、护理领域中的应用，越来越多的慢性病病人开始利用各种网站、移动健康应用程序（APP）等电子资源寻求疾病与健康信息[1⁃2]。2017年中国互联网络信息中心的数据显示，截至2016年底，我国有1.95亿互联网医疗用户，其中医疗健康信息查询的使用率高达10.8%[3]。然而，网络信息浩如烟海，真假难辨，个体要从这些电子资源中获益需要具备查找、理解、评价以及运用信息解决健康问题的能力，Norman等[4]把这一系列技能称为电子健康素养。Norman等[5]编制的电子健康素养量表（eHealthLiteracyScale，eHEALS）是第一个也是目前最常用的电子健康素养评估工具，目前已经被翻译成中文、德文、日文、荷兰语、意大利语、西班牙语等十几个语言版本。国外已广泛用于学生[6⁃10]、社区居民[1]和老人[11⁃12]，以及肺癌[13]、糖尿病[14]和风湿病[15]等慢性病病人的测评中，国内eHEALS研究有限。2013年，郭帅军等[16]根据我国文化背景及语言习惯对英文版eHEALS进行汉化，并在98名高中生中开展了汉化量表的适用性探索，结果表明量表信效度良好。但eHEALS汉化量表是否可直接用于评估我国慢性病病人的电子健康素养

水平尚需要研究。系统性红斑狼疮（systemiclupuserythematosus,SLE）是一种累及多器官、多系统的慢性自身免疫性疾病，病程迁延，易复发，以年轻女性多见[17]。我国SLE患病率约为93/10万，且有上升趋势[18]。本研究旨在评价eHEALS汉化量表在SLE病人中的信效度，为研究者开展SLE病人电子健康素养研究选择评估工具时提供依据。11.1

对象与方法研究对象

2018年1月—6月，采用方便抽样方

法，在安徽医科大学第一附属医院风湿免疫科门诊及住院部选择研究对象。纳入标准：①确诊为SLE，诊断符合美国风湿病学会（AmericanCollegeofRheuma⁃tology,ACR）修订的SLE诊断标准；②知情同意，自愿参与本研究；③能自行或在研究者的指导下填写问卷。排除标准：①存在语言交流障碍；②合并狼疮脑病等其他严重并发症，或极度虚弱不能配合完成问卷调查的病人。最终发放问卷300份，回收有效问卷291份，有效应答率为97.0%。1.21.2.1

研究工具

一般资料调查表

由研究者自行设计，内容包

括性别、年龄、文化程度、婚姻状况、家庭所在地、家庭人均月收入、SLE确诊时间及是否使用网络等。

基金项目作者简介

安徽医科大学中青年学术骨干资助基金项目,编号：校人字杨艳，硕士研究生在读，单位：230601，安徽医科大学护理学

1.2.2eHEALS汉化量表原英文版eHEALS由

〔2013〕25号。

院；谢伦芳（通讯作者）、方兰、汪秋伊、李梦璐单位：230601，安徽医科大学护理学院；陈佩玲单位：230022，安徽医科大学第一附属医院。引用信息

杨艳,谢伦芳,陈佩玲,等.电子健康素养汉化量表在系统性

红斑狼疮病人中的信效度研究[J].护理研究,2019,33(18):3198⁃3202.

Norman等[5]于2006年以电子健康素养的概念和模型为基础编制，是包含8个条目的自评量表。该量表在6名加拿大青少年参与的预防吸烟的健康促进干预项目中完成了信效度检验。参与的北京大学余小鸣团队率先在国内开展eHEALS的汉化研究[16]。eHEALS

护理研究2019年9月第33卷第18期（总第638期）汉化量表经严格的直译—回译，并结合我国文化背景及语言习惯反复修订而成。汉化量表与英文版原量表基本一致，为单因子结构，因子贡献率为62.38%。本研究中的汉化量表经余小鸣教授授权后使用。量表的8个条目采用Likert5级评分法，选项“非常不相符”“不相符”“说不清”“相符”和“非常相符”，分别计1分、2分、3分、4分、5分，总分8~40分，为8个条目得分之和，得分越高表明电子健康素养水平越高。该汉化量表在98名高中生中的Cronbach′sα系数为0.913，高于原量表Cronbach′sα系数0.880，因素负荷量为0.692~0.869，信效度良好。原量表开发者与余小鸣教授团队均未明确指出划分高低电子健康素养水平的界值，不

同使用者多根据研究人群得分情况选择平均数[7，19⁃20]、

中位数[21⁃22]或其他标准[23⁃24]进行界定。本研究采用病人总分的平均值作为界值。1.3

资料收集方法

研究者经过医院科主任及护士

长的同意后，向符合纳入标准的SLE病人发放调查问卷。问卷填写前，研究者向每例病人解释调查目的、意义及填写要求，并解答其疑问。在获取知情同意后，请病人根据实际情况填写。对于使用智能手机等网络设备的病人，研究者向其发放由“问卷星”生成的电子版问卷链接，或请病人扫描电子版问卷的二维码，进行问卷填写；对于不使用网络的病人，由研究者当面发放纸质版问卷，指导其填写并当场收回。电子版与纸质版问卷内容完全相同。在首次调查结束2周后，研究者向病人做好解释并获取知情同意，从接受问卷星调查的病人中采用系统抽样法选取30例进行eHEALS重测。1.4

质量控制

电子版问卷调查：发放前利用“问卷

星”系统功能将全部题目设置为“必答题”，保证资料完整；同一台电脑或手机仅能填写1次，防止重复填写。发放期间研究者在线解答病人填写过程中的问题，若病人未及时填写，则再次发送问卷链接，提醒病人填写，及时查看答卷以保证问卷质量。发放重测问卷时，研究者做好解释后将问卷链接发送给30例病人，并告知病人不必回忆上次填写答案。纸质版问卷调查：发放问卷时，由研究者现场核查，如有漏填项请病人及时补充，无法核实的问卷则视为无效问卷予以剔除。1.5信效度评价方法及标准1.5.1

信度评价

信度是指量表测量及所测结果的

稳定性和一致性，分为内在信度和外在信度[25]。内在信度是指组成量表题项的内在一致性程度。本研究采

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用总量表的Cronbach′sα系数和分半信度系数作为内在信度检验的指标。Cronbach′sα系数是最常用的信度系数，若Cronbach′sα系数≥0.80，表示量表信度好，Cronbach′sα系数≥0.90，则说明量表信度非常理想[26]。分半信度是将量表题项按奇偶数或前后排序分成两部分，分别加以计分，对两部分得分进行相关分析，然后采用Spearman⁃Brown公式加以校正得出[25]。本研究计算奇偶分半信度系数，一般要求Spearman⁃Brown分半系数应在0.70以上[27]。外在信度是指不同时间量表测量一致性的程度。重测信度是外在信度最常使用的检测方法，反映量表跨时间测评的稳定性与一致性程度[26]。重测间隔时间应以可能忘却上次测试的内容为宜，一般为2~4周。重测的样本量要求至少达到总研究对象的1/10[28]。本研究选用30例病人重测eHEALS，时间间隔为2周，检验重测信度的指标是组内相关系数（intra⁃classcorrelationcoefficient，ICC）。ICC是指组间方差占总方差的比例，可用于估计组内个体间某种特征的相似程度，目前在信度评估中广泛应用[29]。一般认为，ICC≥0.40表示信度较好，>0.75表示信度很好[30]。1.5.2

效度评价

效度是指量表调查结果的有效性

或准确性[31]。本研究采用的效度评价指标是内容效度、结构效度和区分效度。计算各题项与总量表得分之间的Pearson相关系数，相关系数越高，则表明量表的内容效度越好。通常认为相关系数至少应>0.40[26]。结构效度通过探索性因子分析（exploratoryfactoranalysis，EFA）进行评价。在进行探索性因子分析之前，首先对量表数据进行因子分析适用性检验，若KMO值>0.80，则表示题项变量间存在联系，适合做因子分析。根据因子分析要求，以因子特征根大于1为入选标准提取公因子，以条目负荷量0.40作为条目保留或删除的指标，且一般认为，题项的因子负荷量0.55~<0.63为佳，0.63~<0.71为甚佳，≥0.71为非常理想[26]。将291例病人eHEALS的总分进行高低排序，依据27%分组法理念[26]，选前27%为高分组，后27%为低分组，采用样本t检验比较高、低分两组在每个题项的均数差异的显著性，以评价量表的区分效度，以P<0.05为差异具有统计学意义。1.6

统计学方法

电子问卷由“问卷星”直接生成

Excel数据资料，纸质版问卷直接录入Excel。采用SPSS22.0进行统计分析。以频数、构成比、均数±标准差（x±s）等描述一般资料；计算Cronbach′sα系数、Spearman⁃Brown分半信度系数及ICC检验量表信度；

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以探索性因子分析检验量表结构效度，同时两样本t检验评价量表区分效度，条目与总分的相关性采用Pearson相关分析。以P<0.05表示差异有统计学意义。22.1

结果

研究对象基本情况

291例病人中，使用网络者

居7例；城镇160例，农村131例；家庭人均月收入<2000元85例，2000~<4000元129例，4000~<6000元52例，>6000元25例；病程0~33年，中位数7年。2.2

SLE病人eHEALS得分情况

SLE病人

eHEALS汉化量表总分为8~40（26.33±6.91）分，条目均分为（3.29±0.86）分。以均分26分作为高低电子健康素养水平的界值，179例（61.5%）SLE病人具备高水平电子健康素养，112例（38.5%）病人具备低水平电子健康素养。各条目均分见表1。

分

得分（x±s）3.27±0.913.29±0.953.41±0.993.31±0.973.35±0.963.22±1.003.27±1.003.21±1.02

268例，不使用网络者23例；女277例，男14例；年龄14~63（32.73±7.83）岁；小学及以下文化程度22例，初中95例，高中及中专74例，专科及本科93例，硕士研究生及以上7例；未婚85例，已婚199例，离异或分

表1

序号12345678

条目内容

eHEALS汉化量表各条目得分（n=291）

我知道从网络上可以获取的健康资源信息有哪些我知道从网络上哪里可以获取有用的健康资源信息我知道如何上网查找有用的健康资源信息我知道如何利用网络来解答自己的健康问题我知道如何利用获取的网络健康资源信息帮助自己我具备评价获取的网络健康资源信息好坏的能力我能够区分网络上高质量和低质量的健康资源信息我对应用网络健康信息做出健康相关决定充满自信

2.3eHEALS在SLE病人中的信度分析eHEALS2.42.4.1

eHEALS在SLE病人中的效度分析内容效度

Pearson相关分析显示，各条目得分

在291例SLE病人中的Cronbach′sα系数为0.961，Spearman⁃Brown奇偶分半信度系数为0.946。2周后30例SLE病人的重测结果显示，ICC值为0.831（P<0.01）。

表2

序号12345678

条目内容

与总分间的相关系数为0.857~0.916（均P<0.001），呈高度相关。见表2。

r值0.8570.50.9150.9060.9160.8650.8780.867

P<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001

eHEALS汉化量表各条目得分与总分间的相关性分析

我知道从网络上可以获取的健康资源信息有哪些我知道从网络上哪里可以获取有用的健康资源信息我知道如何上网查找有用的健康资源信息我知道如何利用网络来解答自己的健康问题我知道如何利用获取的网络健康资源信息帮助自己我具备评价获取的网络健康资源信息好坏的能力我能够区分网络上高质量和低质量的健康资源信息我对应用网络健康信息做出健康相关决定充满自信

2.4.2结构效度因子分析适用性检验显示，量表的

KMO值为0.931，Bartlett′s球形检验的χ2值为2569.134（自由度为28），P<0.01，表明8个条目变量间有共同因素，量表数据适合因素分析。采用主成分分析法，在未设定因素个数的情况下，取特征根大于1，仅提取出1个公因子，特征值为6.307，解释量表变异量的78.84%，同时配合碎石图加以验证，见图1。8个条目的因子负荷量为0.859~0.919，结果见表3。

图1

eHEALS汉化量表碎石图

护理研究2019年9月第33卷第18期（总第638期）

表3

序号12345678eHEALS汉化量表的因子分析结果（n=291）条目内容

我知道从网络上可以获取的健康资源信息有哪些我知道从网络上哪里可以获取有用的健康资源信息我知道如何上网查找有用的健康资源信息我知道如何利用网络来解答自己的健康问题我知道如何利用获取的网络健康资源信息帮助自己我具备评价获取的网络健康资源信息好坏的能力我能够区分网络上高质量和低质量的健康资源信息我对应用网络健康信息做出健康相关决定充满自信

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因素负荷量0.8590.80.9170.9080.9190.8610.8750.863注：特征值为6.307，解释变异量78.84%

2.4.3区分效度291例病人中，86例病人进入高分

分高于低分组，差异均具有统计学意义（P<0.001），结果见表4。该结果表明eHEALS汉化量表具备区分SLE病人电子健康素养水平高低的能力。

分

条目74.09±0.452.35±0.9516.22<0.001条目84.05±0.552.27±0.9016.31<0.001条目4

条目.12±0.362.41±0.9416.73<0.001条目.00±0.432.31±0.9415.95<0.001组（总得分前27%，即31~40分），99例病人进入低分组（总得分后27%，即8~24分），高分组病人各条目均

表4

组别高分组低分组t值P

例数8699条目13.97±0.472.52±0.9713.16<0.001条目24.10±0.382.42±0.9016.88<0.001条目34.19±0.392.47±0.9716.07<0.001eHEALS汉化量表各条目高分组与低分组的得分比较（x±s）

4.10±0.382.39±0.9216.88<0.00133.1

讨论

eHEALS汉化量表在SLE病人中信度良好

研

78.84%，与郭帅军等[16]在98名高中生中以及vanderVaart等[15]在1例风湿病病人提取的因子数一致（因子贡献率分别为62.38%和67.00%），表明量表各条目能较好地反映电子健康素养的测评内容。量表8个条目在公因子上的因素负荷量0.859~0.919，所有因子载荷值均大于0.800，认为该汉化量表在SLE病人中测量结果具有一定的有效性和准确性，结构效度良好。各条目得分与量表总分间的相关系数为0.857~0.916，均大于0.800，呈高度相关，说明eHEALS汉化量表的内容效度理想。且高分组与低分组8个条目的得分比较，高分组病人各条目均分都高于低分组，表明量表可区分出不同电子健康素养水平SLE病人的反应程度。3.3

SLE病人eHEALS的得分情况

291例SLE病

人的eHEALS平均分为26.33分，得分略低于198例荷兰风湿病病人（包括SLE病人）的电子健康素养得分

[15]

（28.20分）。以均分为界值，SLE病人中高电子健康

究结果显示，eHEALS在SLE病人中的Cronbach′sα系数为0.961，Spearman⁃Brown分半信度系数为0.946，均大于0.800，充分说明量表的8个条目紧紧围绕电子健康素养概念内涵，题项间的内部一致性高。但有研究指出，若量表的Cronbach′sα系数过高（≥0.96），可能存在测量内容重复的现象[32]。吴颖敏等[33]为了评估一般网络消费者电子健康素养，在修订原eHEALS过程中，认为条目1“我知道从网上可以获取哪些健康信息资源”和条目5“我知道如何利用获取的网络健康信息帮助自己”与其他条目存在语义重复，删除了这2个条目。而原英文版eHEALS在肺癌[13]、糖尿病[14]和风湿病[15]等慢性病病人中的信度均在0.900左右，信度良好。这可能与国内外文化背景及语言差异有关。关于eHEALS汉化量表应如何进行条目删减，课题组将开展进一步研究。本研究在首次测评2周后选取30例病人进行量表重测，ICC值为0.831（P<0.01），大于0.750，表明该量表在SLE病人测量中的跨时间稳定性好。因此，本量表用于测量SLE病人的电子健康素养，结果具有较好的稳定性和一致性。3.2

eHEALS汉化量表在SLE病人中效度良好

原

英文版eHEALS为单维度结构[5]。本研究采用主成分分析和碎石图法仅提取一个公因子，因子贡献率为

素养水平的病人占61.5%，表明2/3的SLE病人具备高水平电子健康素养。这可能与目前我国互联网的高普及率[3]及调查的SLE病人多为年轻人有关（291例病人中<40岁的病人占81.2%）。量表的8个条目中，得分前2位的2个条目是条目3“我知道如何上网查找有用的健康资源信息”和条目5“我知道如何利用获取的网络健康资源信息帮助自己”，这说明SLE病人具备

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一定的上网技能、信息检索与信息应用能力。得分居后2位的两个条目为条目8“我具备评价获取的网络健康资源信息好坏的能力”与条目6“我对应用网络健康信息做出健康相关决定充满自信”，表明对于信息的评价能力仍是SLE病人在电子资源利用过程中的薄弱环节，临床健康教育工作者及健康素养领域的研究者应更加关注病人网络健康信息的评价能力与决策能力，采取必要的干预措施，提升病人的电子健康素养。3.4

eHEALS量表在临床护理工作中的应用价值

近年来，越来越多的病人通过网络途径寻求健康信息资源以进行疾病自我管理，各大医院的护理工作者也纷纷借助网络平台开展住院服务、健康教育、出院随访等。但这些网络资源与信息的获取、理解、运用与评价均依赖于病人的电子健康素养水平。护理工作者可借助eHEALS量表对SLE病人的电子健康素养水平进行初步评估。一方面可以筛选出电子健康素养水平较低的病人，采取此类病人偏好的服务方式或教育方式，以最大限度满足病人需求；另一方面，针对低电子健康素养水平的SLE病人，设计改善电子健康素养的干预项目，并采用eHEALS量表进行效果评价。以上应用若能实现，将对提升SLE病人的护理服务质量和病人满意度具有重要意义。3.5

本研究的局限性

首先，本研究所调查的SLE

病人均来自同一所三级甲等医院，具有研究场所的局限性，今后可以进一步扩大样本的选择来源。其次，本研究未进行专家效度检验，Cronbach′sα系数结果偏高，后续研究可通过开展专家咨询，检验量表条目的内容效度，处理条目冗余的问题。4

小结

eHEALS汉化量表在SLE病人应用中的信效度良好，可作为相关领域的研究者探讨SLE病人电子健康素养问题的研究工具，也可以作为临床一线医护人员评估SLE病人电子健康素养水平的工具。

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（收稿日期：2018-10-17；修回日期：2019-09-05）

（本文编辑张建华）