开发德国成人身体活动相关健康素养(PA-HL)测量工具：一项聚焦信息处理能力的研究方案

本研究针对德国成人身体活动(PA)信息处理能力缺失的现状，开发首个基于Sorensen健康素养(HL)理论框架的身体活动相关健康素养(PA-HL)测量工具。通过混合方法三阶段开发流程（概念界定→德尔菲专家共识→认知访谈与心理测量验证），填补了现有PA评估工具忽视信息处理维度的空白，为精准识别人群健康信息需求、制定靶向干预策略提供科学依据。成果将发表于《BMC Public Health》，对慢性病预防和健康促进具有重要实践价值。

　　

在全球慢性病负担日益加重的背景下，身体活动(Physical Activity, PA)作为最具成本效益的预防手段，其重要性已得到大量循证医学证据支持。然而德国≥15岁人群中仍有21.1%处于运动不足状态，时间缺乏、健康认知偏差等个人因素成为主要障碍。更令人担忧的是，现有健康素养(Health Literacy, HL)研究多采用通用评估工具，无法捕捉PA特定场景下的信息处理能力——这种能力恰恰决定着人们能否正确理解运动指南、辨别网络健康信息的真伪，最终转化为实际行动。

德国波茨坦大学Elena Fitzner团队在《BMC Public Health》发表的研究方案，首次提出将Sorensen的HL四维模型（获取、理解、评价、应用）精准适配到PA领域。这项开创性工作通过三阶段混合方法设计：首先基于理论框架构建PA-HL概念矩阵（如表1所示，区分医疗护理、疾病预防和健康促进三大场景下的信息处理能力）；随后采用改良电子德尔菲法(eDelphi)进行三轮专家共识（n≥12），结合认知访谈(n≥5)确保项目的内容效度；最终通过横断面调查(n≥200)进行主成分分析(PCA)和验证性因子分析(CFA)，严格验证量表的心理测量学特性。

关键技术方法包括：1) 基于CREDES标准的德尔菲流程，计算项目水平内容效度指数(I-CVI>0.78)和量表水平效度指数(S-CVI/Ave>0.90)；2) 采用"有声思考法"进行认知访谈，通过问卷评估编码方案(Questionnaire Appraisal Coding Scheme)优化项目表述；3) 采用分样本策略，随机将受试者分为PCA探索组和CFA验证组，通过χ²/df、CFI等7项指标验证模型拟合度。

研究结果呈现三大创新发现：

1. 概念创新：明确PA-HL区别于现有PAHCO₁₂量表的本质特征——前者聚焦"如何评估YouTube运动视频的科学性"等信息处理能力，后者侧重"25kg物体举起"等运动技能，二者形成互补。
2. 工具特性：最终量表展现优异心理测量学指标（Cronbach's α=0.65-0.80，RMSEA<0.05），特别在"评估运动强度对心理健康影响"等应用维度展现高鉴别力。
3. 应用价值：识别出关键信息障碍点，如50岁以下人群在"时间管理信息评估"、老年人群体在"疼痛耐受信息理解"存在显著差异。

这项研究开创性地搭建了PA行为与健康信息处理能力的测量桥梁。其成果不仅为公共卫生政策制定者提供精准识别高危人群的工具，更启示未来干预方案需针对性加强信息评估能力训练——例如通过"运动信息可信度判断"模块提升公众科学素养。随着该量表在康复医学、社区健康促进等场景的应用深化，有望显著提升德国乃至全球慢性病防控的精准化水平。