《Research in Nursing & Health》：Health-Related Social Needs and eHealth Literacy Among Community-Dwelling Older Adults With Chronic Diseases: Associations With Diabetes Status
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糖尿病是一种在老年人群中普遍存在的慢性疾病，造成了沉重的疾病负担。有效的护理需要持续的自我管理，而数字健康技术日益支持这一过程。对于老年人而言，参与数字健康不仅取决于个人技能，还取决于健康相关社会需求（HRSNs），这些需求反映了阻碍有效健康维持的未满足的社会
糖尿病是一种在老年人群中普遍存在的慢性疾病，造成了沉重的疾病负担。有效的护理需要持续的自我管理，而数字健康技术日益支持这一过程。对于老年人而言，参与数字健康不仅取决于个人技能，还取决于健康相关社会需求（HRSNs），这些需求反映了阻碍有效健康维持的未满足的社会和环境条件。本研究旨在探讨社区慢性病老年人中糖尿病状态与HRSNs之间的关联，并调查它们与电子健康素养（eHealth literacy）的关系。一项横断面调查在韩国社区居住的≥60岁成年人中进行。HRSNs采用责任健康社区筛查工具（Accountable Health Communities Screening Tool）进行评估，电子健康素养采用电子健康素养量表（eHealth Literacy Scale, eHEALS）进行测量。研究人员使用多变量逻辑回归检验不同糖尿病状态下各领域HRSNs的差异，并应用广义线性模型评估糖尿病状态和HRSNs与电子健康素养的关联。总体HRSN负担在糖尿病状态上没有显著差异；然而，患有糖尿病的老年人报告未满足心理健康需求的概率较低。糖尿病状态与较低的电子健康素养相关，而HRSNs则无此关联。这些发现表明，为患有糖尿病的老年人提供数字自我管理支持时应考虑其电子健康素养水平和糖尿病相关特征，同时HRSN筛查可能为与数字健康获取和参与相关的未满足社会需求提供补充信息。
论文解读：社区慢性病老年人糖尿病状态、健康相关社会需求与电子健康素养的关联研究
一、研究背景与问题提出
慢性病是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因，其患病率随人口老龄化持续攀升。糖尿病作为最快速增长的公共卫生问题之一，影响全球近九分之一的成年人。糖尿病管理需要持续的自我照护行为，包括药物依从、饮食控制、体力活动和定期医疗互动。随着医疗系统的数字化进程，电子健康素养（eHealth literacy）已成为慢性病管理的核心能力，它被定义为从电子资源中查找、理解、评价和应用健康信息以管理健康问题的能力。然而，老年人群体的电子健康素养普遍低于年轻人，这种差距对于需要频繁使用数字工具的糖尿病患者尤为突出。
既往研究表明，电子健康素养与社会健康决定因素（Social Determinants of Health, SDOH）相关联，包括年龄、教育水平、社会经济地位等。健康相关社会需求（Health-Related Social Needs, HRSNs）作为SDOH的具体体现，指通过筛查识别的未满足社会需求，涵盖住房不稳定、食物不安全、交通困难等领域。尽管已有证据显示HRSNs与医疗服务利用相关，但HRSNs与电子健康素养之间的具体关系尚不明确。因此，本研究旨在：（1）探讨社区慢性病老年人中糖尿病状态与HRSNs的关联；（2）考察糖尿病状态和HRSNs与电子健康素养的关系。
二、研究方法与技术路线
本研究于2024年8月在韩国首尔一家老年福利中心开展横断面调查，遵循STROBE报告指南。样本为社区居住的≥60岁慢性病老年人，经认知功能筛查（韩版简明精神状态检查第二版K-MMSE~2）排除得分≤10分或确诊痴呆者。最终纳入307名参与者。HRSNs采用韩文版责任健康社区筛查工具（AHC HRSN Screening Tool）评估，包含12个领域共23个项目；电子健康素养采用八项电子健康素养量表（eHealth Literacy Scale, eHEALS）评估。数据分析方面，研究人员使用多变量逻辑回归分析糖尿病状态与各HRSN领域的关联，采用Hochberg逐步校正法控制多重比较；使用伽马分布对数链接函数的广义线性模型分析糖尿病状态和HRSNs与电子健康素养的关系，并对互联网使用者进行敏感性分析。
三、研究结果
3.1 参与者特征按糖尿病状态分组
在307名参与者中，99人（32.2%）患有糖尿病。两组在年龄、性别、教育年限、合并症数量、居住安排、家庭规模和互联网使用方面无统计学差异。糖尿病组的电子健康素养得分显著低于非糖尿病组（M=17.12, SD=9.63 vs. M=19.69, SD=10.17; z=?2.14, p=0.032, r=0.12）。
3.2 按糖尿病状态比较HRSNs
平均HRSN负担得分在两组间无显著差异（糖尿病组M=2.91, SD=1.94；非糖尿病组M=3.25, SD=2.06；z=?1.31, p=0.190）。大多数参与者报告两项及以上未满足需求（糖尿病组71.7%，非糖尿病组79.8%）。在各领域中，仅心理健康领域存在组间差异（χ2=7.08, p=0.008, φ=0.15）：糖尿病组报告未满足心理健康需求的比例低于非糖尿病组（43.4% vs. 59.6%）。
3.3 糖尿病状态与各HRSN领域的校正后关联
在校正后的逻辑回归模型中，仅心理健康领域与糖尿病状态显著相关。糖尿病患者报告未满足心理健康需求的几率低于非糖尿病患者（OR=0.46, 95% CI [0.27, 0.77], p=0.0035），该关联经Hochberg校正后仍具统计学意义（校正p=0.042）。
3.4 糖尿病状态和HRSNs与电子健康素养的关联
广义线性模型结果显示：年龄较大与较低eHEALS得分相关（B=?0.015; 95% CI [?0.023, ?0.006], p=0.001）；教育水平较高与较高电子健康素养相关（B=0.045; 95% CI [0.032, 0.057], p<0.001）；糖尿病状态与较低电子健康素养独立相关（B=?0.108; 95% CI [?0.216, ?0.001], p=0.049）；HRSN负担与电子健康素养无显著关联（B=?0.014; 95% CI [?0.040, 0.013], p=0.312）。在互联网使用者中的敏感性分析结果一致。
四、讨论与结论
研究发现，糖尿病状态而非总体HRSN负担与电子健康素养显著相关。虽然糖尿病通常与更高抑郁症状相关，但本研究中糖尿病患者报告未满足心理健康需求的比例反而更低，这可能归因于糖尿病患者因规律随访而获得更多心理支持机会。值得注意的是，糖尿病状态对电子健康素养的负面影响独立于年龄和教育水平，提示糖尿病本身的复杂管理需求可能构成额外的数字障碍。
研究结论：糖尿病状态与较高的总体HRSN负担无关，但糖尿病患者报告未满足心理健康需求的几率较低；相反，糖尿病状态与较低的电子健康素养独立相关，表明老年糖尿病患者的低电子健康素养可能与其复杂的疾病管理需求有关。尽管总体HRSN负担与电子健康素养无独立关联，未来研究应探索特定HRSN领域与糖尿病相关特征及数字健康参与的关联。综合来看，为老年糖尿病患者提供数字自我管理支持时应考虑其电子健康素养水平和糖尿病相关特征，同时HRSN筛查可为识别与数字健康获取和参与相关的未满足社会需求提供补充信息。该论文发表于《Research in Nursing》。
