《Frontiers in Public Health》：Gender disparities in eHealth literacy among Chinese university students and their decomposition
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背景：作为互联网高频用户群体，高校学生的电子健康（eHealth）素养不仅影响自身健康，还对全体人群健康素养具有辐射效应。性别差异可能导致高校学生eHealth素养失衡，进而影响健康状态。从公共卫生视角理解这些差异，对设计公平的数字健康干预具有重要意义。方法：
背景：作为互联网高频用户群体，高校学生的电子健康（eHealth）素养不仅影响自身健康，还对全体人群健康素养具有辐射效应。性别差异可能导致高校学生eHealth素养失衡，进而影响健康状态。从公共卫生视角理解这些差异，对设计公平的数字健康干预具有重要意义。方法：研究人员采用电子健康素养量表（eHEALS）评估来自10个地区多院校多学科7,230名高校学生的eHealth素养水平；采用卡方检验与二分类logistic回归分析性别差异相关因素，并采用Fairlie分解模型量化各因素贡献。结果：抽样中国高校学生平均eHealth素养得分29.22±6.68；7,230人中4,135人（57.2%）低于32分eHEALS截断值。女生不足率（2,847/4,820，59.07%）显著高于男生（1,288/2,410，53.44%；p<0.001）。Fairlie分解显示55.0%的差距归因于未测量变量、系数差异、测量误差或残差混杂，45.0%由观测因素解释；其中抑郁症状（PHQ-9）贡献最大（28.57%），依次为家庭类型（14.29%）、月人均家庭收入（10.71%）和锻炼水平（?3.57%）。结论：中国高校学生eHealth素养存在显著性别差异，男生水平更高；该差异与心理健康状态、社会经济地位及生活方式行为相关。研究人员提出营造性别平等氛围、优化数字资源配置、加强校园心理健康服务等策略以缩小差距。
研究背景与立项依据
在“健康中国”战略与数字健康技术深度融合背景下，互联网已成为公众获取健康信息的主渠道，但对在线信息的甄别与应用能力即电子健康素养（eHealth literacy，基于eHEALS量表评估）决定了健康决策质量。高校学生处于健康行为塑形期，是家庭与社会健康信息链的关键中介，但其整体eHealth素养普遍处于中低水平，且既往研究多将性别仅作控制变量，未系统分解性别差距的来源。为弥补该缺口，研究人员于2023年1—2月通过问卷星平台便利抽样，覆盖广东、上海、江苏等10个区域多专业本科生的7,230份有效问卷（应答率96.4%），在南方医科大学生物医学伦理委员会审批下开展横断面调查，旨在评估现状、分析相关因素并定量分解性别差距驱动机制。该研究发表于《Frontiers in Public Health》。
主要关键技术方法
研究人员采用便利抽样获取10区域多院校本科生横断面队列（n=7,230）；以中文版eHEALS（8条目5点Likert，总分8—40，32分为常用截断）测评结局，二分类化为“合格（≥32）”与“不足（<32）”；协变量涵盖人口学（城乡、宗教）、社会学（班级排名、月人均收入）、生活方式（锻炼、吸烟、饮酒）及心理健康（GAD-7、PHQ-9）。统计上依次使用描述分析、卡方检验、二分类logistic回归（SPSS 23）分性别建模，再以基于logit的多元Fairlie分解（Stata MP 18，Bootstrap 100次重采样）将性别间合格概率差分解为可解释特征差与不可解释系数差/残差，并进行变量排序敏感性检验。
研究结果
3.1 研究对象基本特征：男生eHEALS均值29.51±7.67，女生29.08±6.11（t=2.58，p=0.010，Cohen's d=0.065）；以32分划界，男生合格46.6%、女生40.9%（χ2=20.745，p<0.001），女生不足率显著更高。城乡、收入、抑郁（PHQ-9≥5：男39.6% vs 女50.0%）、焦虑（GAD-7≥5：男33.3% vs 女41.7%）均呈性别分布差异，吸烟饮酒男多于女，锻炼无性别差。
3.2 变量分布比较：在合格与不足组内分性别交叉列联显示，农村户籍、低收入、低班级排名、不锻炼、PHQ-9/GAD-7阳性者不足比例更高，为后续回归提供分布基础。
3.3 Logistic模型结果：男生中农村户籍（OR=0.666）、不锻炼（OR=0.218）降低合格几率，月收入≥10,000元（OR=1.494）、无抑郁（OR=1.945）提升合格几率；女生中农村户籍（OR=0.642）、中低班级排名（OR=0.791—0.704）、不锻炼（OR=0.289）降低合格几率，月收入5,000—10,000元（OR=1.598）及≥10,000元（OR=1.690）、无抑郁（OR=1.454）提升合格几率。班级排名仅在女生显著，提示性别间路径不完全对称。
3.4 分解分析结果：总差距0.056中45.0%由观测因素解释、55.0%未解释。显著正向贡献为PHQ-9（28.57%）、城乡（14.29%）、月人均收入（10.71%）；锻炼呈负向贡献（?3.57%，即若控制锻炼分布反而扩大男生优势）；GAD-7、宗教、班级排名、吸烟、饮酒贡献不显著。
讨论与结论翻译
讨论指出，中国高校学生eHealth素养均值29.22±6.68、57.2%低于32分，与既往一致；男生显著高于女生，与国际部分研究中男性技术自我效能更高、社会文化性别角色塑造信息获取机会的解释吻合，但也受文化背景与测评维度影响。Logistic分层揭示农村、低收、抑郁、不锻炼为共同风险因子，女生额外受学业排名挤压。Fairlie分解表明近半差距可被抑郁、城乡、收入、锻炼解释，过半归于未测变量与系数异质性，意味着单纯资源再分配不够，需结合心理服务与性别平等氛围。
结论原文意译：中国高校学生eHealth素养存在显著性别差异，男生水平更高；该差异与心理健康状态、社会经济地位及生活方式行为相关。研究人员建议营造性别平等氛围、优化数字资源配置、加强校园心理健康服务以缩小差距。
