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The Impact of E-Health Literacy on Perceived Access to Healthcare Services: A Cross-Sectional Study Among Health Sciences Students in Istanbul, Turkey

这项针对伊斯坦布尔500名健康科学专业学生的横断面研究表明，较高的电子健康素养能显著预测对医疗服务获取更积极的看法，特别是在服务可接受性和便利性方面，这表明有必要在医学课程中加强数字健康培训。

原作者： İlknur Sayan, Didem İstafiloğlu, Serem Akdal

发布于 2026-08-13

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原作者： İlknur Sayan, Didem İstafiloğlu, Serem Akdal

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，医疗系统就像一座巨大且繁忙的图书馆：书本是医学建议，图书管理员是医生，而书架则是诊所和医院。长期以来，想要获取一本书意味着你要走进图书馆、排队等待，并寄希望于图书管理员当时心情不错。但最近，这座图书馆数字化了。现在，你可以通过手机搜索书籍，在线阅读评论，甚至可以通过屏幕与图书管理员聊天。这种转变创造了一种新的超能力：寻找、理解并使用这些数字健康信息的能力。科学家们称之为“电子健康素养”（e-health literacy）。这不仅仅是知道如何进行搜索，更在于知道哪些网站是值得信赖的，以及如何将这些信息转化为关于健康的真实决策。

但棘手之处在于：仅仅拥有智能手机和快速的网络连接，并不意味着你觉得能够真正“获得”所需的护理。有时，即使有了这些技术，整个系统仍然让人感觉像是被锁住了，要么太贵，要么过于复杂。研究人员想知道，拥有这种数字超能力是否真的会让人们觉得图书馆的大门是敞开的。他们将目光投向了一个特殊的群体：正在接受培训、准备成为未来“图书管理员”和“医生”的学生。如果这些未来的专业人士在运用数字技能时感到系统是可及的，那么也许他们将来能为所有人构建一个更好的系统。

这项研究在土耳其伊斯坦布尔对500名健康科学专业的学生进行了调查，旨在测试一个简单的想法：具备驾驭数字健康信息的能力，是否会让你觉得获取医疗服务的途径更加畅通？研究人员并没有仅仅询问“你感觉好些了吗？”，而是使用了一种名为“结构方程模型”（Structural Equation Modeling）的高级统计工具——这就像一张高科技地图，可以追踪不同观点之间的精确路径，以观察哪些因素起到了更大的作用。他们还进行了严格的检查，以确保学生们不是在瞎猜，也不是因为回答问题的方式导致结果看起来都一样。

结果清晰且有力。研究发现，电子健康素养对学生感知的医疗服务获取程度具有显著的正向影响。用研究中“地图”的语言来说，数字技能与“获得感”之间的联系很强，得分达到了0.62。这意味着，学生在数字健康技能每提升一步，他们对于获取医疗服务的感知就会显著上升。研究以极高的置信度衡量了这一点，排除了结果纯属巧合或受提问方式影响的可能性。事实上，数字技能解释了学生在医疗获取感上差异的38%。

研究人员还深入探讨了“为什么”。他们将“获取途径”（access）细分为四种不同的维度：如何到达某处（可及性/Accessibility）、工作人员是否友好且尊重患者（可接受性/Acceptability）、系统是否符合你的时间表和需求（便利性/Accommodation），以及费用多少（可负担性/Affordability）。研究发现，数字技能对“友好”和“灵活”这两个部分的影响最大。那些擅长寻找和理解在线健康信息的学生，对于系统会如何对待他们以及是否能融入他们的生活，感到更加自信。有趣的是，“成本”和“距离”这两个部分仍然很重要，但数字技能对这些感受的改变程度不如对“人类行为”和“组织层面”感受的改变那么大。

研究人员还特别澄清了一点，这是一次“时间快照”。研究人员是在特定时刻（2026年4月至6月之间）测量了学生的技能和感受。因此，他们不能确定学习数字技能是否“导致”了更好的获取感，只能说两者之间存在强关联。这就像看到穿红鞋子的人总是排在队伍最前面；这并不能证明是红鞋子让他们排在前面的，但这是一个非常强烈的线索。研究还指出，虽然学生们觉得系统更易于获取，但这基于他们自身的观点，而非他们实际就医并接受治疗的过程。

那么，未来的启示是什么？这项研究表明，教导未来的医生和护士成为“数字侦探”，不仅仅是教他们使用电脑，更是要赋予他们应对医疗迷宫的信心。当这些学生感到自己能够找到正确的信息并信任这个系统时，他们就会觉得大门是敞开的。作者建议，如果学校增加更多关于如何批判性评估在线健康信息的培训，或许能帮助这些未来的专业人士感到自己与他们日后将要管理的系统联系得更紧密。这是课堂上的小小一步，却可能为日后的医院运行带来更加顺畅的体验。

技术摘要：电子健康素养对感知医疗服务获取的影响

问题陈述与背景
医疗服务交付的快速数字化进程已使电子健康素养（即寻求、发现、理解和批判性评估电子健康信息的能力）成为驾驭现代医疗系统的关键能力。虽然数字素养与医疗获取之间的关系在理论上已通过诸如 Penchansky 和 Thomas 的多维获取模型（可用性、可及性、便利性、可负担性和可接受性）得到了论证，但将电子健康素养专门与（尤其是针对健康科学专业学生）“感知”到的医疗获取联系起来的实证证据仍然有限，特别是在土耳其背景下。此外，现有文献往往缺乏针对共同方法偏差（CMB）以及使用现代标准（如异质-单特质比率 HTMT）进行判别效度检验的严谨方法论控制。本研究旨在通过调查伊斯坦布尔未来医疗专业人员的电子健康素养对感知获取的结构性影响，来填补这些空白。

研究方法
本研究采用了定量横断面设计，对象为来自土耳其伊斯坦布尔六所大学的 500 名健康科学专业的学生。数据收集于 2026 年 4 月至 6 月期间，通过结构化问卷进行。

工具：
- 电子健康素养： 使用 8 项电子健康素养量表（eHEALS）进行测量。
- 感知获取： 使用 23 项感知医疗服务获取量表进行评估，该量表分为四个维度：可及性（Accessibility）、可接受性（Acceptability）、便利性（Accommodation）和可负担性（Affordability）。
分析策略：
- 偏差控制： 使用 Harman 单因子检验评估共同方法偏差。
- 测量模型： 在 LISREL 9.3 中进行验证性因子分析（CFA），以评估结构效度（组合信度、Cronbach's $\alpha$ ）和效度（平均方差提取值 AVE、Fornell–Larker 准则以及 HTMT 比率）。
- 结构模型： 采用二阶结构方程模型（SEM）方法，测试从电子健康素养到高阶感知获取构念的假设路径。

主要结果

数据质量与效度： Harman 单因子检验显示，最大成分解释的方差仅为 15.72%，远低于 25% 的阈值，表明共同方法偏差并非显著威胁。所有构念均表现出较强的信度（Cronbach's $\alpha$ 范围：0.76–0.94；CR > 0.70）和收敛效度（AVE > 0.50）。通过 Fornell–Larcker 准则和 HTMT 比率（均 < 0.85，最高值为 0.548）证实了判别效度。
模型拟合度： 二阶 SEM 显示出良好的数据拟合度（ $\chi^2/df = 1.97$ ; RMSEA = 0.051; CFI = 0.96; TLI = 0.95; SRMR = 0.047）。
结构效应： 电子健康素养对感知医疗获取具有显著的正向影响（ $\beta = 0.62$ , $p < 0.001$ ），解释了 38% 的方差（ $R^2 = 0.38$ ）。
维度贡献： 在感知获取的四个维度中，可接受性（ $\lambda = 0.92$ ）和便利性（ $\lambda = 0.90$ ）是对高阶获取构念贡献最强的维度，其次是可负担性（ $\lambda = 0.83$ ）和可及性（ $\lambda = 0.79$ ）。

核心贡献
本文为该领域确定了三个主要的学术贡献：

严谨的偏差控制： 通过明确测试共同方法偏差并发现其影响微乎其微，本研究增强了所观察到的结构关系的有效性，解决了电子健康素养文献中反复出现的局限性。
双准则判别效度： 研究同时应用了 Fornell–Larcker 准则和更敏感的 HTMT 比率，代表了基于 SEM 的医疗服务研究中建立构念区分性的最佳实践。
二阶建模： 使用二阶 SEM 准确地模拟了感知获取的多维理论结构，将其既视为一组独立的维度，又视为一个连贯的高阶构念。

意义与主张
研究结论认为，较高的电子健康素养与健康科学专业学生更佳的医疗获取感知之间存在稳健且正向的关联。作者主张，这种关系主要是由可接受性（对提供者的信任和态度）和便利性（组织灵活性和导航能力）这两个维度驱动的。

本文指出，这些发现对健康教育政策具有直接意义：将结构化的数字健康能力培训整合进健康科学课程中——特别是从基础互联网技能转向批判性的信息评估和应用型决策——可以加强未来专业人员与医疗系统的互动，并有助于减少数字健康不平等。作者强调，尽管研究结果在所研究的样本中是稳健的，但由于横断面设计的性质，无法进行因果推断，未来的研究应采用纵向设计和客观的能力评估，以进一步验证这些发现。

技术摘要：电子健康素养对感知医疗服务获取的影响

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