老年人数字健康素养评估工具的构建与验证：基于DIGCOMP框架的实证研究

为解决老年人数字健康素养(DHL)评估工具缺失问题，研究人员基于DIGCOMP框架开发了包含6维度39项的评估问卷。通过710名社区老年人的实证验证，证实该工具具有优异的信效度（Cronbach α=0.976，χ2 /df=2.803），为制定个性化干预政策提供了科学依据，研究成果发表于《Journal of Medical Internet Research》。

　　

随着数字技术深度融入健康管理领域，老年群体面临日益严峻的"数字鸿沟"挑战。尽管智能健康设备和服务快速发展，但老年人因认知功能衰退和技术接受度差异，在获取、评估数字健康信息方面存在显著障碍。现有评估工具如电子健康素养量表(eHEALS)主要聚焦网络健康信息处理能力，未能涵盖数字设备操作、隐私保护等核心维度，更缺乏针对老年人群体的特异性设计。这种评估空白导致健康管理者难以精准识别老年人的数字健康素养(Digital Health Literacy, DHL)短板，无法开展针对性干预。

上海交通大学医学院附属仁济医院的研究团队基于欧洲数字能力框架(DIGCOMP)，开发了全球首个专为老年人设计的DHL评估工具。研究通过三阶段严格验证：首先整合16项国际研究的系统评价结果，结合6领域专家焦点小组访谈构建初始条目池；随后采用德尔菲法进行3轮专家咨询（16位跨学科专家），形成6维度46项的初始问卷；最终对710名社区老年人进行心理测量学验证，证实该工具能全面评估信息处理、行为管理、安全防护等关键能力。研究成果为健康管理者提供了可靠的评估手段，对实现精准健康干预具有重要意义，论文发表于《Journal of Medical Internet Research》。

研究采用混合方法设计，关键技术包括：(1)基于DIGCOMP框架的理论构建；(2)德尔菲专家咨询法筛选条目；(3)对上海社区710名老年人分两组进行项目分析和因子分析；(4)采用Cronbach α系数、组合信度(CR)和重测信度评估可靠性；(5)通过探索性因子分析(EFA)、验证性因子分析(CFA)和平均变异抽取量(AVE)验证结构效度。

项目分析显示所有条目临界比值均达显著水平(t≥3，P<0.001)，条目-总分相关系数0.497-0.920，表明条目具有良好区分度。

效度分析中，EFA提取6个公因子累计解释方差73.745%，CFA模型拟合优度指标优良(χ²
/df=2.803，CFI=0.907)。各维度AVE值0.608-0.768均高于0.5标准，CR值0.841-0.952，证实问卷具有理想的收敛效度。与eHEALS的效标关联效度相关系数达0.980(P<0.01)。

信度分析显示总问卷Cronbach α系数0.976，各维度α系数0.819-0.952；两周重测信度0.925，Split-half信度0.925，表明工具具有优异的稳定性和内部一致性。

讨论部分指出，该研究首次将DIGCOMP框架应用于老年健康领域，创新性地将"内容创作"和"人机交互"能力纳入评估体系。相比传统eHL工具，新问卷更强调：(1)智能设备操作能力（如穿戴设备使用）；(2)健康数据整合能力（如多源信息比对）；(3)数字环境中的安全防护意识（如隐私权主张）。研究局限性包括自评方式可能引入社会期望偏差，未来需结合客观评估方法。

该问卷的临床应用将帮助识别老年人DHL薄弱环节，如研究发现老年人在"信息安全"维度表现较弱（AVE=0.688），提示需加强数字隐私保护教育。政策层面，工具可为制定《老年人数字健康服务指南》提供量化依据，推动建立包含社区培训、家庭支持的多层次干预体系，最终缩小健康数字鸿沟，助力实现健康老龄化战略目标。