《Frontiers in Public Health》：Dietary self-regulation levels among adults in Shanghai: cross-sectional associations with e-health literacy, perceived stress, and rest intolerance
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背景：膳食自我调节支持健康饮食，但其与电子健康素养（eHealth literacy）、感知压力（perceived stress）和休息不耐受（rest intolerance）的横断面关联仍不清楚。本研究描述了上海市成年居民的膳食自我调节水平，并估计了这些
背景：膳食自我调节支持健康饮食，但其与电子健康素养（eHealth literacy）、感知压力（perceived stress）和休息不耐受（rest intolerance）的横断面关联仍不清楚。本研究描述了上海市成年居民的膳食自我调节水平，并估计了这些变量之间的直接和间接关联。
方法：于2024年7月至9月开展了一项针对1011名上海市常住成年居民的横断面调查。采用经验证的问卷调查了电子健康素养、膳食自我调节、感知压力和休息不耐受。使用Spearman相关分析、探索性潜在剖面分析（latent profile analysis, LPA）以及预设的序列间接关联模型（PROCESS Model 6；5000次bootstrap重抽样）检验关联，并调整性别、年龄、教育、就业、居住地和收入。
结果：所选的三类解主要区分了低、中、高总体膳食自我调节，其条目反应模式大致平行，而非性质不同的亚型。电子健康素养与膳食自我调节和休息不耐受呈正相关，与感知压力呈负相关；感知压力与膳食自我调节呈负相关，而休息不耐受与膳食自我调节呈正相关。电子健康素养与膳食自我调节之间的总关联为0.615（95% CI, 0.564–0.666）；在感知压力和休息不耐受条件下的关联为0.211（95% CI, 0.147–0.274），总间接关联为0.404（95% CI, 0.344–0.466）。序列间接关联小而负（?0.015；95% CI, ?0.031至?0.001），且调整后感知压力-休息不耐受系数方向反转。
结论：各变量在预设的横断面模型中相互关联，但较小的序列估计值和方向不稳定性不支持清晰的序列心理机制。由于所有变量均在同一时间点测量，无法确定时间顺序和因果中介，反向因果仍有可能。这些发现具有假设生成性质，需要纵向或实验研究加以证实。
不健康饮食是多种非传染性疾病的重要行为风险因素。尽管现有研究从认知、动机、自我调节以及COM-B（能力、机会、动机-行为）框架等角度解释饮食行为，但具有健康知识或意图的个体仍可能出现饮食调节困难，提示现有研究对心理压力与情境性情绪体验关注不足。在数字化健康情境下，电子健康素养（eHealth literacy，指获取、理解并应用在线健康信息的能力）可能影响个体利用膳食信息，但其与膳食自我调节（dietary self-regulation，指依据健康目标调控进食行为的能力）的关系尚未明确；休息不耐受（rest intolerance，指休息或闲暇时出现的负性情感与认知反应）作为新兴心理构念，可能反映个体在休息时的负性反应，与感知压力（perceived stress，个体对生活要求超负荷的评估）共同构成饮食调节的重要心理相关因素。为此，研究人员利用横断面调查描述上海市成年居民的膳食自我调节水平，并估计这些变量之间的直接和间接关联。研究发现三水平潜在剖面及显著的相关路径，但序列机制未获支持，为后续纵向和干预研究提供了假设基础。
研究人员使用来自“中国居民心理与行为调查（PBICR）”的上海地区数据，于2024年7月至9月采用配额方便抽样招募1011名≥18岁常住居民。采用电子健康素养量表（eHEALS）、膳食自我调节问卷（SREBQ）、8条目休息不耐受量表（RIS-8）和4条目感知压力量表（PSS-4）进行测量。统计上应用Spearman相关、探索性潜在剖面分析（latent profile analysis, LPA）和PROCESS Model 6序列间接关联模型（5000次bootstrap重抽样），并控制性别、年龄、教育、就业、地区与收入。
3.1 共同方法偏差检验：采用Harman单因素检验，提取出4个特征根大于1的因子，首个未旋转因子解释44.674%方差；四个变量的方差膨胀因子（variance inflation factor, VIF）均低于5，提示未发现严重共线性，但共同方法偏差（common method variance）无法排除。
3.2 人口学特征：样本中女性占52.0%，中位年龄42岁（四分位距33,59），59.6%在职，76.7%居住在城市，55.9%具有本科学历，41.3%月人均家庭收入高于9000元；体质指数（body mass index, BMI）中位数为21.7 kg/m
2；高血压、糖尿病、高脂血症史均少于5%，吸烟率1.2%，饮酒率12.7%。
3.3 膳食自我调节与电子健康素养、休息不耐受和感知压力的关联：Spearman相关分析显示，电子健康素养与感知压力负相关（r=-0.508，p<0.01），与休息不耐受（r=0.395）和膳食自我调节（r=0.482）正相关；感知压力与休息不耐受（r=-0.146）和膳食自我调节（r=-0.446）负相关；休息不耐受与膳食自我调节正相关（r=0.569），所有相关系数均显著。
3.4 探索性潜在剖面分析：比较1至4类模型后，三分类解因拟合较好且类别规模合理而被保留（熵=0.852；LMR检验 p<0.001）。但五个条目在各类中的响应曲线基本平行，主要区别在于总体水平高低，因此被解释为低、中、高三个水平组，而非定性不同的行为亚型。
3.5 横断面间接关联分析：预设路径模型中，电子健康素养与膳食自我调节的条件关联为0.211（95%CI 0.147-0.274），总关联为0.615（95%CI 0.564-0.666），总间接关联为0.404（95%CI 0.344-0.466）。特定间接关联中，经感知压力的路径为0.214（95%CI 0.166-0.261），经休息不耐受的路径为0.205（95%CI 0.161-0.254）。序列间接关联为-0.015（95%CI -0.031至-0.001），且感知压力→休息不耐受的标准化系数在校正后由双变量相关中的负值（r=-0.146）转为弱正值（β=0.068），提示该路径方向不稳定、具有模型依赖性。
讨论部分总结：研究识别出膳食自我调节的低、中、高三个水平类别，提示该变量在社区成人中主要为数量差异而非类型差异。电子健康素养与膳食自我调节的正向关联与既往证据一致，感知压力作为间接关联路径也与压力与不良饮食行为的研究相符。休息不耐受与膳食自我调节的意外正关联尚不能给出行为学解释，可能受成就导向、健康意识或自我报告共同方法偏差的影响。感知压力与休息不耐受系数的方向反转提示可能存在统计抑制或模型设定问题。因此，这些结果只能解释为横断面共变，而非因果中介。
研究结论：研究人员在社区成人中识别出膳食自我调节的三种潜在剖面，分别反映低、中、高总体水平，而非性质不同的行为亚型。路径分析显示电子健康素养、感知压力和休息不耐受与膳食自我调节显著相关；电子健康素养较高和感知压力较低与较好的膳食自我调节相关，而涉及休息不耐受的正向关联出乎预期，应谨慎解读。尽管四个变量的VIF均低于5，提示无明显多重共线性，但感知压力与休息不耐受在调整后出现方向反转，提示部分系数可能依赖模型设定。总体而言，这些发现描述了电子健康素养、感知压力、休息相关负性反应与膳食自我调节之间的横断面共变，但并未确立因果方向或序列中介机制。未来需采用纵向设计、实验干预并进一步验证RIS-8的心理测量特性，以明确时间关系并确定这些因素是否可作为改善膳食自我调节的干预靶点。社区干预研究应检验电子健康素养、压力管理和膳食自我调节的综合支持能否改善饮食行为。
