护理信息素养量表的汉化与验证：为提升中国护士信息化能力提供评估工具

《BMC Nursing》：Chinese version of the nursing information literacy scale: translation, cultural adaptation, and validation

为解决国内缺乏高效精准的护理信息素养评估工具的问题，邹芳等人开展了《护理信息素养量表（NILS）》中文版的翻译、文化调适及信效度验证研究。研究结果显示，该中文版量表包含7个维度共27个条目，具有良好的信度（Cronbach's α=0.927，ICC=0.852）、内容效度（S-CVI/Ave=0.994）、结构效度（EFA/CFA验证七因子模型）和聚合效度（与ILQ的r=0.772）。该研究为评估中国临床护士的护理信息素养提供了可靠、有效的工具，对识别培训需求和评估教育项目效果具有重要意义。

　　

在人工智能、大数据和5G等信息技术飞速发展的今天，医疗领域正经历着深刻的数字化转型。护理作为医疗服务的核心环节，其信息化水平直接关系到医疗质量和患者安全。护理信息素养，即护士识别信息需求、发现和评估信息、理性并合乎道德地采用信息，以及运用信息实现最佳护理实践目标的能力，已成为现代护士不可或缺的核心技能。中国的《全国护理事业发展规划（2021-2025年）》也明确强调要借助信息技术大力推进护理信息化建设。然而，一个尴尬的现实是，国内对于护理信息素养的测量研究尚处于起步阶段，缺乏高效、精准的评估工具。现有的少数工具，如《护士护理信息能力量表》和《临床护士信息素养自评量表》，或因条目过多（32或35项）易导致受访者疲劳，或因理论框架更侧重于通用计算机技能和信息管理理论，而非将信息批判性整合到具体护理工作流程中的实践能力，其临床应用存在明显局限。这种评估工具的缺失，严重限制了对护士信息素养水平的准确评估和针对性提升。

为了填补这一空白，邹芳、宋才妮和姚立波的研究团队将目光投向了国外成熟的评估工具。他们选择了由韩国学者M Jo开发的《护理信息素养量表（Nursing Information Literacy Scale, NILS）》。该量表旨在测量护士利用检索和筛选出的最佳信息解决患者实际护理问题的能力，并经过多次修订和完善，在国际护理教育及临床实践中应用广泛。但此前尚无中文版本。因此，本研究旨在对NILS进行汉化、文化调适，并验证其在中国临床护士中应用的信度和效度，以期为中国护士护理信息素养的评估提供一个有效、可靠的测量工具。

本研究采用横断面调查设计，于2023年12月至2024年2月期间，便利抽取中国湖南省长沙市一家三级医院的493名临床护士作为研究对象。研究遵循经典的Brislin翻译模型进行量表的跨文化调适，这一过程包括正向翻译与综合、回译、专家委员会评议和预调查四个标准化步骤，确保了量表在中文语境下的概念、语义和内容对等性。在数据收集过程中，研究人员通过在线问卷平台发放问卷，并采取了严格的质量控制措施，如限制单一IP地址提交、设置必答题、手动筛查无效问卷等，最终获得了高达98.6%的有效问卷回收率。数据分析阶段，研究团队运用了多种统计方法。首先对全部493份问卷进行项目分析，采用临界比值法和题总相关法检验条目的区分度和同质性。随后，将样本随机分为两部分，分别用于探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA, n=246）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA, n=247），以评估量表的结构效度。内容效度由6名专家评定，计算条目水平的内容效度指数（Item-Content Validity Index, I-CVI）和量表水平的内容效度指数（Scale-Content Validity Index/Average, S-CVI/Ave）。信度分析则包括使用Cronbach's α系数评估量表的内部一致性，以及通过组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）评估30名护士间隔两周重测的信度。此外，还通过计算NILS总分与《信息素养问卷（Information Literacy Questionnaire, ILQ）》总分的Pearson相关系数来考察聚合效度。

研究结果证实了中文版NILS的良好心理测量学特性。项目分析显示，所有27个条目的临界比值（Critical Ratio, CR）均达到显著性水平（P<0.001），题总相关系数在0.451至0.588之间（P<0.001），表明各条目具有良好的区分度和同质性，全部予以保留。

信度分析结果表明，量表具有优异的稳定性和一致性。中文版NILS的总Cronbach's α系数为0.927，表明整体内部一致性极佳。七个维度的Cronbach's α系数介于0.781至0.898之间，均达到可接受的良好及以上水平。两周后重测信度显示，总量表分的ICC为0.852，各维度分的ICC在0.918至0.992之间，证明了量表具有良好的时间稳定性。

效度分析结果从多个角度支持了量表的有效性。内容效度方面，经过专家评议，所有条目的I-CVI值在0.83至1.00之间，量表水平的S-CVI/Ave高达0.994，远高于推荐的临界标准，说明量表内容能够充分反映护理信息素养的构念。结构效度是本研究验证的重点。探索性因子分析显示，KMO值为0.900，Bartlett球形检验显著（χ2=3527.479, P<0.001），适合进行因子分析。采用主成分分析结合最大方差旋转，提取出7个特征根大于1的因子，累计方差贡献率为71.979%。所有条目在其主要因子上的负荷均大于0.4，且无明显交叉负荷，因子结构清晰，与原始量表的七个维度（评估问题能力、识别潜在信息源能力、检索信息能力、评估信息能力、获取与管理信息能力、合理使用信息能力、整合信息能力）完全吻合。验证性因子分析进一步证实了这一七因子模型的拟合优度良好，其拟合指数为：χ2/df = 0.933，比较拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）= 1.000，Tucker-Lewis指数（Tucker-Lewis Index, TLI）= 1.007，近似误差均方根（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）= 0.000，标准化残差均方根（Standardized Root Mean Square Residual, SRMR）= 0.033，各项指标均达到或优于理想标准，表明模型与数据拟合程度极佳。聚合效度分析显示，中文版NILS总分与ILQ总分之间存在强正相关（r = 0.772, P<0.01），这为NILS测量的是信息素养这一 broader 构念提供了有力证据。

综上所述，本研究成功汉化并验证了《护理信息素养量表（NILS）》的中文版本。结果表明，该中文版量表具有良好的信度、效度和可行性，其清晰的结构、简洁的语言和适中的长度，使其成为评估中国临床护士护理信息素养的一种可靠、有效且实用的工具。该量表的应用，能够帮助医疗机构和护理管理者准确评估护士的信息素养水平，识别培训需求，进而有针对性地设计和实施信息素养教育项目，最终达到提升护理服务质量、促进护理信息化的目的。然而，研究者也客观地指出了本研究的局限性，例如样本来源于单一的三级医院，可能限制了研究结果的普适性；未来需要在更广泛、更多样化的护理人群中进行进一步验证，并将其与临床实践表现等客观指标相关联，以更全面地评估其预测效度和应用价值。尽管如此，这项研究无疑为推进中国护理信息素养的标准化评估和循证干预迈出了坚实的一步，对推动“互联网+护理”和智慧医院建设具有重要的理论与实践意义。该研究成果已正式发表于护理学领域的国际期刊《BMC Nursing》。