电子健康素养的潜在剖面分析及其对维持性血液透析患者健康促进生活方式的影响

《Frontiers in Public Health》：Latent profile analysis of electronic health literacy and its impact on health promoting lifestyles among maintenance hemodialysis patients

电子健康素养(eHL)分层及对维持性血液透析(MHD)患者健康促进生活方式(HPL)的影响研究。采用潜在类别分析(LPA)和混合回归模型，基于500名MHD患者数据，发现eHL分为低(23.17%)、中(49.78%)、高(27.05%)三组，高eHL组HPL总分显著更高(119.58±13.86 vs 91.82±11.73)，p<0.001。分层因素包括教育水平、收入、透析时长及自我管理能力。研究提出需针对不同eHL分层制定差异化干预策略，为精准医疗提供依据。

　　电子健康素养（eHL）在现代医疗体系中扮演着日益重要的角色，尤其在推动患者自主健康管理方面具有深远意义。然而，尽管eHL已被广泛应用于癌症、糖尿病等常见慢性病的研究中，针对维持性血液透析（MHD）患者这一特殊群体的eHL研究仍较为匮乏。本文旨在填补这一空白，通过探索MHD患者群体中eHL的潜在类别及其对健康促进生活方式（HPL）的影响，为制定更具针对性的数字健康干预策略提供依据。

研究采用便利抽样方法，选取了来自中国保定市三家三级医院的500名MHD患者作为调查对象。通过应用潜在类别分析（LPA）与混合回归模型，研究团队对患者的eHL水平进行了分类，并评估了不同类别对健康促进行为的影响。研究结果表明，MHD患者可以被划分为低、中、高三个eHL水平组，比例分别为23.17%、49.78%和27.05%。三类模型在拟合指标上表现最佳，具有最低的AIC和BIC值，以及较高的熵值（0.967），这表明该模型能够较为准确地划分出不同eHL水平的患者群体。此外，模型通过显著的LMRT和BLRT检验进一步验证了其有效性。

在eHL各维度的比较中，高eHL组患者在应用能力、评估能力和决策能力方面均显著优于低eHL组，总分差异尤为明显（高组为24.17±3.54，低组为12.53±4.11，p<0.001）。这一结果反映了eHL水平与患者对健康信息的利用能力之间的正向关系。同时，研究还发现，不同eHL组在一般人口学和临床特征上存在显著差异。例如，高eHL组患者教育水平更高（42.0%拥有大学及以上学历），家庭月收入更高（平均为4634.85元），且更可能独自生活。相比之下，低eHL组患者在并发症数量和自我管理能力方面表现较差。值得注意的是，性别、年龄、吸烟和饮酒习惯、婚姻状况、就业状态以及透析频率等变量在各组间未表现出显著差异，这提示这些因素可能对eHL的影响较小，而教育水平、收入、透析时间以及自我管理能力则成为关键预测变量。

通过多变量逻辑回归分析，研究团队发现，大学及以上学历（OR=1.512）和家庭月收入超过5000元（OR=1.511）显著提高了患者归属高eHL组的概率。透析时间超过5年的患者（OR=1.314）以及具备较强自我管理能力的患者（OR=1.243）也更可能被归入高或中等eHL组。这一发现表明，eHL的形成不仅与个体的教育背景和经济条件相关，还与长期的医疗经历及自我管理能力密切相关。尽管独居和家庭收入在3000至5000元之间的患者未表现出显著差异，但这些变量仍可能在未来的深入研究中发挥一定作用。

研究进一步探讨了eHL水平与健康促进生活方式（HPL）之间的关系。结果显示，高eHL组患者在所有HPL维度和总分上均显著优于低eHL组，其中健康责任维度得分最高（24.16±5.87），这表明eHL水平与患者对健康信息的主动获取和应用能力密切相关。高eHL患者能够更有效地利用数字工具，例如通过网络平台获取医疗建议、监测实验室数据并识别潜在并发症的早期迹象。相比之下，低eHL患者在人际交往、营养、身体活动、压力管理和精神成长等维度表现较差，这可能与他们缺乏对健康信息的正确理解和有效利用有关。这些发现不仅支持了eHL与健康行为之间的正向关联，也强调了提升患者数字素养对于改善其健康状况的重要性。

在讨论部分，研究团队指出，eHL的分层分类为制定个性化干预策略提供了理论依据。对于低eHL组患者，应优先加强其基础数字技能，如使用健康应用程序或辨别网络信息的可靠性。可以通过与社区中心合作，举办相关培训课程，帮助患者掌握基本的互联网操作和健康信息评估方法。对于中等eHL组患者，干预措施应侧重于提升其对复杂医疗信息的解读能力，例如如何理解实验室报告或通过远程医疗平台与医生沟通。高eHL组患者则可能更倾向于参与同伴教育项目，由具备较高数字素养的患者担任导师，分享他们在利用数字工具进行自我管理方面的经验。此外，将eHL评估纳入常规临床实践，有助于及时识别需要更多支持的患者，从而优化医疗资源配置。

研究还指出，eHL与健康促进行为之间的关系并非简单的线性关联，而是受到多种中介因素的影响。例如，患者的教育水平和经济条件不仅影响其获取和使用数字健康资源的能力，还可能间接促进其健康行为的改善。长期透析经历可能促使患者在面对健康挑战时更加主动地寻求在线信息，从而提高其eHL水平。然而，研究也发现了一个看似矛盾的现象：自我管理能力较低的患者更可能被归入中等eHL组。这一现象可能反映了某些患者在面对健康问题时，倾向于依赖网络信息作为替代专业指导的手段，而这种依赖可能并不总是有助于形成正确的健康行为。因此，提升eHL的同时，必须加强患者对健康信息的正确理解和有效应用，避免因信息误用而引发健康风险。

此外，研究还强调了eHL与健康促进行为之间的“知识-赋能”机制。高eHL不仅意味着患者具备获取健康信息的能力，更意味着他们能够将这些信息转化为实际的健康行动，从而增强自我效能感和健康责任感。根据社会认知理论，自我效能感是行为改变的关键驱动力，而eHL则为患者提供了实现这一目标的工具。因此，提高eHL水平可以被视为一种增强患者自主管理能力的手段，进而改善其整体健康状况和生活质量。

尽管研究取得了重要成果，但也存在一定的局限性。首先，研究采用的是横断面设计，无法明确eHL与健康结果之间的因果关系。未来研究应考虑纵向追踪，以观察eHL水平随时间的变化及其对长期健康结局（如住院率或生存率）的影响。其次，样本仅来源于保定市的三家三级医院，可能无法全面反映不同地区和经济条件下的患者情况。因此，未来应扩大研究范围，纳入更多不同背景的患者群体，以验证研究结论的普遍适用性。此外，研究依赖于自我报告数据，可能存在社会期望偏差，未来可结合客观指标（如步数计数或生化指标）进行更全面的评估。最后，研究未充分探讨家庭成员或医疗工作者在患者eHL形成过程中的作用，未来应关注这些外部因素对患者数字健康素养的影响。

总体而言，本研究揭示了MHD患者中eHL的异质性特征，并指出其与健康促进行为之间的密切联系。通过识别不同eHL水平的患者群体，研究为制定分层干预策略提供了重要依据。这一研究不仅有助于提升MHD患者的自我管理能力，还可能优化医疗资源的分配，降低患者的医疗负担。随着数字医疗技术的不断发展，eHL的评估与干预将成为推动慢性病管理的重要工具。未来的研究应进一步探索eHL的动态变化及其对健康结局的长期影响，同时关注社会经济因素和医疗环境对eHL水平的调节作用。通过多维度、多层次的研究，可以更全面地理解eHL在MHD患者群体中的作用，为构建更加公平和高效的数字健康干预体系奠定基础。