Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cách dự đoán năng lực sức khỏe điện tử của học sinh tiểu học và trung học Trung Quốc?: thiết lập một mô hình và biểu đồ web
Tóm tắt
Internet đã trở thành một nguồn thông tin quan trọng cho công chúng trong việc tìm kiếm thông tin về sức khỏe. Do đó, khả năng tiếp cận và sử dụng các nguồn tài nguyên này trở nên quan trọng đối với năng lực sức khỏe. Nghiên cứu này nhằm thiết lập một mô hình dự đoán năng lực sức khỏe điện tử (EHL) của sinh viên Trung Quốc để hướng dẫn chính sách của chính phủ và các can thiệp từ phía phụ huynh, xác định các yếu tố dự đoán EHL ở sinh viên Trung Quốc thông qua các phương pháp rừng ngẫu nhiên, và xây dựng một mô hình dự đoán tương ứng giúp các nhà hoạch định chính sách và phụ huynh xác định xem học sinh cấp tiểu học và trung học có EHL cao hay không. Đây là một nghiên cứu cắt ngang. Từ tháng 6 đến tháng 8 năm 2021, một cuộc khảo sát mẫu cụm đã được thực hiện với 1.300 sinh viên từ bảy trường tiểu học và trung học ở tỉnh Thiểm Tây, Trung Quốc. Chúng tôi đã đánh giá 1.235 học sinh tiểu học và trung học bằng thang đo năng lực sức khỏe điện tử. Dữ liệu đã được chia thành tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra theo tỷ lệ 70:30 để phân tích thêm bằng phương pháp rừng ngẫu nhiên. Độ chính xác trong dự đoán của điểm số được đo bằng diện tích dưới đường cong nhận diện đặc điểm. Chúng tôi cũng đã sử dụng phân tích độ đường quyết định để xác định tính hữu dụng của mô hình dự đoán thông qua việc định lượng lợi ích ròng ở các xác suất ngưỡng khác nhau trong tập dữ liệu xác nhận. Chúng tôi nhận thấy rằng 33,6% học sinh có EHL cao. Phân tích đơn biến cho thấy tuổi (P < 0.001), lớp học (P < 0.001), tình trạng việc làm (P < 0.001), vị trí hộ gia đình (P < 0.001), hành vi phớt lờ của cha mẹ (P < 0.001) và hiệu quả tự thân chung (P < 0.001) có liên quan đáng kể đến EHL. Một mô hình phân loại thông qua rừng ngẫu nhiên đã được phát triển với tập dữ liệu huấn luyện (872 học sinh), và bảy biến đã được xác nhận là quan trọng: tuổi, lớp học, tình trạng việc làm, trình độ học vấn của cha, thời gian chơi game, hành vi phớt lờ của cha mẹ và hiệu quả tự thân chung. Việc xác nhận mô hình cho thấy sự phân biệt tốt, với diện tích dưới đường cong là 0.975 trong tập dữ liệu huấn luyện và 0.738 trong tập dữ liệu kiểm tra. Mô hình đã được chuyển đổi thành một trình tính toán rủi ro trực tuyến, miễn phí truy cập (https://xietao.shinyapps.io/DynNomapp/). Trong nghiên cứu này, một công cụ trực quan để dự đoán EHL của học sinh tiểu học và trung học Trung Quốc đã được phát triển và xác nhận.
Từ khóa
#năng lực sức khỏe điện tử #học sinh Trung Quốc #mô hình dự đoán #chính sách sức khỏe #nghiên cứu cắt ngangTài liệu tham khảo
Sørensen K, Broucke S, Fullam J, Doyle G, Pelikan J, Slonska Z, Brand H. Health literacy and public health: A systematic review and integration of definitions and models. BMC Public Health. 2012;12(1):1–13.
Norman CD, Skinner HA. eHEALS: The eHealth Literacy Scale. J Med Internet Res. 2006;8(4):e27.
Riahi A, Mousavi CA. Survey of E-Health Literacy among Employees of State-Owned Banks in Tehran During 2020. J Health Literacy. 2020;5(3):53–63.
Norman CD, Skinner HA. eHealth Literacy: Essential Skills for Consumer Health in a Networked World. J Med Internet Res. 2006;8(2):e9.
NaseriBooriAbadi T, Sadoughi F, Sheikhtaheri A. The Status of Electronic Health Literacy in people with Hearing Impairment: Content Analysis Approach. J Health Literacy Autumn. 2021;6(3):9–23.
Norman C. eHealth Literacy 2.0: Problems and Opportunities With an Evolving Concept. J Med Internet Res. 2011;13(4):e125.
ZHONG Miao, CAI Ying-ying. Analysis on the status quo of electronic health literacy and health information utilization of junior middle school students and their related effects. Health Educ Health Promotion. 2016;11(6):426-9+43.
Eysenbach G. The Effect of Individual Factors on Health Behaviors Among College Students: The Mediating Effects of eHealth Literacy. J Med Internet Res. 2014;16(12):e28.
Linan CH, Wenxiang CUI. Current status of adolescents’ electronic health literacy in Jilin province. Chin J School Health. 2016;37(04):526–8.
Rong-wei SONG, Rusul PARHATIJIANG, Hua FU, Fan WANG, Sha TAO. Investigation on e-health literacy of middle school students in Shanghai from Xinjiang Uygur Autonomous Region. Chin J Health Educ. 2018;34(01):33–7.
PAN Cheng-hao, ZHU Le⁃wei, FENG Kai-ying, WANG Hao, FAN Xiao-yan, LI Yan2, GU Jing., Status and influencing factors of electronic health literacy among college students in Guangdong during the COVID-19 epidemic. South China Journal of Preventive Medicine 2021, 47, (07), 852-856.
Jian-rong MAI, Ling ZHOU, Lina LIN. A cross-sectional study of electronic health literacy among college students in Guangzhou. Health Vocational Educ. 2021;39(02):56–7.
Guang-hui CUI, Shao-Jie LI, Yong-Tian YIN. ZHANG PING, Research on eHealth literacy of medical students and its influencing factors. Modern Prevent Med. 2020;47(06):1148–52.
Shao-jie LI, Yong-tian YIN, Li CHEN. ZHANG Ping, CUI Guang-hui, Analysis of electronic health literacy level and influencing factors of college students in Jinan city. Chin J School Health. 2019;40(07):1071–4.
Shu-xian MENG, Chong SHEN. Current situation of eHealth literacy and health behaviors of college students in Nanjing. Chin J Health Educ. 2018;34(03):254–7.
Qiu-yu PAN. Factors influencing the health literacy of college students in Nanchong. Chin J Med Manage Sci. 2018;8(01):61–6.
Guang-hui CUI, Yong-tian YIN, Ming-zhou WANG, Ke-xin YANG, Jia-qin LI. The relationship between electronic health literacy and healthy lifestyle of medical students. Chin J School Health. 2020;41(06):936–8.
Jian-chao LIU, Yong-tian YIN, Ying-ying FAN. The relationship between electronic health literacy and disease behavior of college students in Jinan Higher Vocational Colleges. Chin J School Health. 2020;41(10):1502-1505+1510.
Xin LI, Xu-hui LI. Investigation and Countermeasures on Current Situation of College Students’ Online Health Information Search Behavior Based on eHealth Literacy. Library Theory Pract. 2017;04:44–50.
XIE Yu-chang, ZHANG Hua. Analysis on the current situation of electronic health literacy and interactive health literacy of senior High school students. Reference for Middle School Teaching. 2017;2017(33)60–62.
Holch P, Marwood J. EHealth Literacy in UK Teenagers and Young Adults: Exploration of Predictors and Factor Structure of the eHealth Literacy Scale (eHEALS). JMIR Form Res. 2020;4(9):e14450.
Tariq A, Khan S, Basharat A. Internet Use, eHealth Literacy, and Dietary Supplement Use Among Young Adults in Pakistan: Cross-Sectional Study. J Med Internet Res. 2020;22(6):e17014.
EAdile Tümer, Adem Sümen., E-health literacy levels of high school students in Turkey: results of a cross-sectional study. Health Promotion International 2021, daab174, https://doi.org/10.1093/heapro/daab174.
Tsukahara S, Yamaguchi S, Igarashi F, Uruma R, Ikuina N, Iwakura K, Koizumi K, Sato Y. Association of eHealth Literacy With Lifestyle Behaviors in University Students: Questionnaire-Based Cross-Sectional Study. J Med Internet Res. 2020;22(6):e18155.
Moons K, Altman DG, Reitsma JB, et al. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2015;162(1):W1–73.
MAO Ying, XIE Tao, ZHANG Ning. Chinese Students' Health Literacy Level and Its Associated Factors: A Meta-Analysis. Int J Environ Res Public Health. 2020;18(1):204.
Qian ZHANG, Liang ZHU, Li-wei JING, Fenglan WANG, Xiaoli ZHANG, Fengmei XING. Effects of self efficacy and coronary heart disease knowledge on health literacy of young and middleaged patients with coronary heart disease. Chin J Behav Med Brain Sci. 2018;27(03):252–5.
Xiao-shuang ZHAO, Chun-yu LI, Cai-fu LI. A path analysis of the impact of health literacy and self-efficacy on health status in community-dwelling patients with diabetes. Chin J Nurs. 2013;48(01):63–5.
WANG Cai-kang, HU Zhong-feng, LIU Yong. Evidences for Reliability and Validity of the Chinese Version of General SelfEfficacy Scale. Chinese Journal of Applied Psychology 2001;2001(01)37–40.
Qian DING, Zhao-qi WANG, Yong-xin ZHANG. Revision of the Chinese Version of Parents Phubbing Scale in Adolescents. Chin J Clin Psychol. 2020;28(05):942-945+896.
Xue-qiong NIE, Ying-hua LI, Li LI. Statistic analysis of 2012 Chinese residents health literacy monitoring. Chin J Health Educ. 2014;30(02):178–81.
Ye ZHAO, Hui CHEN, Cong ZOU, Hui-ling GONG, Yu-jing WU. Correlation of e-Health literacy and health information seeking behavior among adult internet users. Chin J Health Educ. 2018;34(09):812–6.
Nomura K, Kido M, Tanabe A, Nagashima K, Takenoshita S, Ando K. Investigation of optimal weight gain during pregnancy for Japanese Women. Sci Rep. 2017;7(1):2569.
Jian-rong MAI, Ling ZHOU, Li-na LING. A cross-sectional study of electronic health literacy among college students in Guangzhou. Health Vocational Educ. 2021;39(02):56–7.