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电子健康素养与健康科学学生感知医疗服务可及性的关联研究
《BMC Health Services Research》:The impact of e-health literacy on perceived access to healthcare services: a cross-sectional study among health sciences students in Istanbul, Turkey
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月02日 来源:BMC Health Services Research 3.3
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摘要背景电子健康素养已成为在现代日益数字化的医疗系统中导航的重要技能。在土耳其的背景下,将电子健康素养与健康科学学生的感知医疗服务可及性相关联的证据仍然有限,而这些学生代表着未来的医疗从业人员。本研究旨在考察伊斯坦布尔健康科学学生的电子健康素养与其感知的医疗服务可及性之间的关
电子健康素养已成为在现代日益数字化的医疗系统中导航的重要技能。在土耳其的背景下,将电子健康素养与健康科学学生的感知医疗服务可及性相关联的证据仍然有限,而这些学生代表着未来的医疗从业人员。本研究旨在考察伊斯坦布尔健康科学学生的电子健康素养与其感知的医疗服务可及性之间的关联。
本研究为横断面研究,调查对象为土耳其伊斯坦布尔六所高校的500名健康科学学生(伦理审批:会议编号:2026/02;决定日期:2026年2月6日)。通过结构化问卷施行了电子健康素养量表(eHEALS)和一份包含23个条目的感知医疗服务可及性量表(维度:可及性、可接受性、便利性、可负担性)。使用LISREL 9.3软件进行了验证性因素分析(CFA)和二阶结构方程模型(SEM),采用Fornell-Larcker准则和异质-单质比率(HTMT)评估区分效度,并通过Harman单因素检验筛查共同方法偏差。
结构模型表现出良好的拟合度(χ2/df = 1.97;RMSEA = 0.051;CFI = 0.96;TLI = 0.95;SRMR = 0.047)。电子健康素养与感知医疗服务可及性之间存在显著的正向关联(β = 0.62,p < 0.001,R2 = 0.38)。在四个维度中,可接受性(λ = 0.92)和便利性(λ = 0.90)对高阶可及性构念的载荷最强。在Fornell-Larcker准则和HTMT比率下,大多数构念对的区分效度均得到支持,但存在一个例外:可接受性与便利性之间的Fornell-Larcker准则出现违规,且HTMT比率为0.916,超过保守的0.85阈值,表明这两个密切相关维度之间的区分效度有限。
在该样本中,较高的电子健康素养与健康科学学生更积极的医疗服务可及性感知相关联。鉴于本研究采用横断面设计,这些发现应被理解为关联性而非因果路径的证据。在健康科学课程中开展结构化的数字健康能力培训,可能是值得进一步探索的有益方向,理想情况下应通过纵向研究和跨文化重复验证加以推进。
电子健康素养已成为在现代日益数字化的医疗系统中导航的重要技能。在土耳其的背景下,将电子健康素养与健康科学学生的感知医疗服务可及性相关联的证据仍然有限,而这些学生代表着未来的医疗从业人员。本研究旨在考察伊斯坦布尔健康科学学生的电子健康素养与其感知的医疗服务可及性之间的关联。
本研究为横断面研究,调查对象为土耳其伊斯坦布尔六所高校的500名健康科学学生(伦理审批:会议编号:2026/02;决定日期:2026年2月6日)。通过结构化问卷施行了电子健康素养量表(eHEALS)和一份包含23个条目的感知医疗服务可及性量表(维度:可及性、可接受性、便利性、可负担性)。使用LISREL 9.3软件进行了验证性因素分析(CFA)和二阶结构方程模型(SEM),采用Fornell-Larcker准则和异质-单质比率(HTMT)评估区分效度,并通过Harman单因素检验筛查共同方法偏差。
结构模型表现出良好的拟合度(χ2/df = 1.97;RMSEA = 0.051;CFI = 0.96;TLI = 0.95;SRMR = 0.047)。电子健康素养与感知医疗服务可及性之间存在显著的正向关联(β = 0.62,p < 0.001,R2 = 0.38)。在四个维度中,可接受性(λ = 0.92)和便利性(λ = 0.90)对高阶可及性构念的载荷最强。在Fornell-Larcker准则和HTMT比率下,大多数构念对的区分效度均得到支持,但存在一个例外:可接受性与便利性之间的Fornell-Larcker准则出现违规,且HTMT比率为0.916,超过保守的0.85阈值,表明这两个密切相关维度之间的区分效度有限。
在该样本中,较高的电子健康素养与健康科学学生更积极的医疗服务可及性感知相关联。鉴于本研究采用横断面设计,这些发现应被理解为关联性而非因果路径的证据。在健康科学课程中开展结构化的数字健康能力培训,可能是值得进一步探索的有益方向,理想情况下应通过纵向研究和跨文化重复验证加以推进。