CC BY
0
The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2024; 32(6) 1314 DOI: http://dx.doi.org/10.32687/0869-866X-2024-32-6-1314-1320
Health and Society
© МАКСИМЕНКО А. А., ЗОЛОТАРЕВА A. A., 2024 УДК 615.89
Максименко А. А., Золотарева A. A.
ОНЛАЙН-ГРАМОТНОСТЬ РОССИЯН В ВОПРОСАХ ИНФОРМАЦИИ О ЗДОРОВЬЕ: ПСИХОМЕТРИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА РУССКОЯЗЫЧНОЙ ВЕРСИИ
eHEALS
НИУ «Высшая школа экономики», 101000, г. Москва
В современном мире широкого спектра цифровых технологий онлайн-среда является основным источником информации в вопросах, связанных со сферой здоровья. Цель настоящего исследования была двоякой и предполагала, во-первых, адаптацию русскоязычной версии Шкалы онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье (eHealth Literacy Scale, eHEALS), во-вторых, анализ взаимосвязи показателей по eHEALS с показателями критического мышления и феноменами киберсреды (думскроллингом, киберхондрией и зависимостью от социальных сетей) у россиян. В исследовании приняли участие 1025 респондентов. Помимо eHEALS, инструментарий включал следующие опросники: Шкалу думскроллинга, Шкалу киберхондрии, Бергенскую шкалу зависимости от социальных сетей и опросник «Стиль мышления». Результаты факторизации данных позволили обнаружить однофакторную структуру опросника, а высокие значения коэффициента а Кронба-ха (а=0,929) и коэффициента со МакДональда (со=0,930) подтвердили внутреннюю согласованность адаптированной шкалы. Общий показатель по eHEALS оказался позитивно взаимосвязанным с общим индексом здоровья, показателями думскроллинга, киберхондрии, зависимости от социальных сетей и аналитического стиля мышления, а также негативно взаимосвязанным с показателями синтетического и идеалистического стилей мышления. Онлайн-грамотность в вопросах информации о здоровье была связана с женским полом, но не зависела от возраста респондентов. Жители Москвы и других мегаполисов имели более высокие показатели онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье, чем жители областных и районных центров. Проведенный психометрический анализ русскоязычной версии eHEALS подтвердил ее психометрическую обоснованность.
Ключевые слова: eHEALS; Шкала онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье; думскрол-линг; киберхондрия; критическое мышление; информация о здоровье; медицинская информация; информированный пациент.
Для цитирования: Максименко А. А., Золотарева А. А. Онлайн-грамотность россиян в вопросах информации о здоровье: психометрические свойства русскоязычной версии eHEALS. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2024;32(6):1314—1320. DOI: http://dx.doi.org/10.32687/0869-866X-2024-32-6-1314-1320
Для корреспонденции: Максименко Александр Александрович, д-р социол. наук, канд. психол. наук, профессор факультета социальных наук, e-mail: Maximenko.Al@gmail
Maksimenko A. A., Zolotareva А. А. THE ONLINE LITERACY OF RUSSIAN CITIZEN IN ISSUES OF HEALTH INFORMATION: PSYCHOMETRIC CHARACTERISTICS OF RUSSIAN VERSION OF eHEALS
The Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "The National Research University "Higher School of Economics"", 101000, Moscow, Russia
Nowadays, online environment is the main source of health information. The purpose of the study was twofold and supposed, firstly, adaptation of Russian version of the eHealth Literacy Scale (eHEALS), and secondly, analysis of relationship between eHEALS scores and indications of critical thinking and phenomena of cyber environment (doom-scrolling, cyberchondria and social networks dependence) among Russians. The sampling consisted of 1,025 respondents. Besides eHEALS, such questionnaires as Doomscrolling Scale, Cyberchondria Scale, Bergen Social Media Addiction Scale and Thinking Style Questionnaire were applied. The results of data factorization revealed one-factor structure of questionnaire. The high values of Cronbach a-coefficient (a = 0.929) and MacDonald's co-coefficient (со = 0.930) confirmed inner consistency of adapted scale. The total indicator according eHEALS was positively correlated with general health index, indicators of doomscrolling, cyberchondria, social networks dependence and analytical thinking style. The negative correlation was established indicators of synthetic and idealistic thinking styles. The online literacy in health information issues was related to female gender, but had no dependencies with age of respondents. The residents of Moscow and other megalopolises had higher indicators of online literacy in matters of health information as compared with residents of Oblast and district centers. The psychometric analysis of Russian version of the eHEALS confirmed its psychometric validity.
Key wo rds: eHEALS; doomscrolling; cyberchondria; critical thinking; health information; medical information; informed patient.
For citation: Maksimenko A. A., Zolotareva A. A. The online literacy of Russian citizen in issues of health information: psychometric characteristics of Russian version of eHEALS. Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2024;32(6):1314-1320 (In Russ.). DOI: http://dx.doi.org/10.32687/0869-866X-2024-32-6-1314-1320
For correspondence: Maksimenko A. A., doctor of sociological sciences, candidate of psychological sciences, professor of the Faculty of Social Sciences of the Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "The National Research University "Higher School of Economics"", e-mail: [email protected] Conflict of interests. The authors declare absence of conflict of interests. Acknowledgment. The study had no sponsor support.
Received 12.07.2024 Accepted 10.09.2024
Здоровье и общество
Введение
Современные технологии и цифровые медиа позволили человеку существенно расширить свои возможности, в том числе в сфере получения и обмена информацией [1]. Социальные медиа, будучи основным источником коммуникации в современном мире, оказывают огромное воздействие практически на все сферы жизнедеятельности человека [2—4]. Наряду с важными и значимыми достижениями информационного общества [5], позволяющими гражданам иметь оперативный доступ к необходимой информации в режиме реального времени, информационный онлайн-массив содержит огромный пласт недостоверных данных [6—9], а также информации, которая является не только нерелевантной для того или иного потребителя, но и потенциально опасной и даже безусловно вредной [10, 11]. Общеизвестно, что сеть Интернет является ценным источником информации о здоровье, который тем не менее специалистами здравоохранения рекомендуется к изучению с особой осторожностью и критичностью [12], поскольку информационное общество создает предпосылки для чрезмерного преувеличения ценности публикуемой информации, примата ее над ценностью глубокого научного знания
[13], порождая иллюзорную самоэффективность
[14] и иллюзорную (мнимую) цифровую компетентность [15].
Обзор англоязычных источников об опросниках онлайн-грамотности поиска информации
о здоровье и их психометрических показателей
Еще 10 лет назад до 90% интернет-пользователей в Европе [16] и США [17] активно пользовались медицинской информацией, размещенной онлайн. По данным РБК Лайф \ в 2022 г. более половины россиян пользовались сетью Интернет для поиска верного диагноза по симптомам. Однако с ростом таких обращений (как к сети Интернет, так и за телемедицинскими услугами — в большинстве случаев за продлением больничного листа) растет и число недовольных их качеством. Так, если в 2022 г. 74,1% респондентов были удовлетворены получением он-лайн-консультации врача, то в 2023 г. таких респондентов оказалось лишь 62,9%. При этом значительно реже удовлетворены возможностями телемедицины пациенты 60 лет и старше2, т. е. лица, хорошо знакомые со своими хроническими заболеваниями, но имеющие низкие цифровые навыки поиска медицинской информации и недостаточные умения верифицировать эту информацию («internet-sawy patients») [18]. Клиническими результатами под-
1 Гронский Я. Половина россиян признались, что ставят себе диагнозы по интернету. Тенденцию объясняют нехваткой времени и боязнью врачей. РБК Лайф. 2022. 27 июля. Режим доступа: ЬИрв:// www.rbc.ru/life/news/62e016429а79477613281Ь58
2Мазин Е. Телемедицина в России: как граждане относятся к врачеванию онлайн? Оказание медицинской помощи с применением телемедицинских технологий. Режим доступа: ЬИрв:// telemedic.med.cap.rU/press/2023/9/6/telemedicina-v-rossii-kak:-grazhdane-otnosyatsya-k
тверждено, что вовлеченные пациенты (те, кто активно вовлечен в сбережение своего здоровья и управляет им) добиваются больших успехов, чем отстраненные и пассивные пациенты [19, 20].
В русскоязычном сегменте Instagram3 свыше 6100 аккаунтов посвящены здоровью и медицине — это больше, чем количество блогов, посвященных другим темам (например, образованию, науке, деньгам) 4. Их продвигают в коммерческих целях различные некоммерческие организации (НКО) без каких-либо ограничений или предупреждений.
Вышеизложенное побуждает к более внимательному изучению существующих инструментов оценки цифровой грамотности населения в вопросах о здоровье. В связи с этим рассмотрим наиболее часто используемую и обсуждаемую в англоязычной среде методику eHealth Literacy Scale (eHEALS), или Шкалу онлайн-грамотности в вопросах здоровья, разработанную в 2006 г. К. Норманом и X. Скиннером [21]. Известно более чем о 70 психометрических исследованиях этой методики, переведенной на 18 языков с апробацией в 26 странах по всему миру.
Одно из таких исследований в Швеции [22] подтвердило однофакторную структуру опросника с объясняющей дисперсией в 64%. Найденный авторами статьи коэффициент а Кронбаха, равный 0,94, свидетельствует о высокой внутренней согласованности шкалы. Коэффициент Спирмена—Брауна, связывающий психометрическую надежность с числом утверждений, также показал высокое значение (0,96). Ретестовая надежность при повторном тестировании показала высокое соответствие (г = 0,86; р<0,001). Кроме того, установлены пороговые значения в следующих уровнях: от 8 до 20 — недостаточный уровень цифровой грамотности в вопросах здоровья, от 21 до 26 — проблематичный уровень и от 27 до 40 — достаточный уровень. Статистически значимых различий со сходной методикой — 16-пунктным Европейским опросником грамотности в вопросах здоровья (European Health Literacy Survey Questionnaire, HLS-EU-Q16) выявлено не было, но обнаружены статистически значимые взаимосвязи с синонимичными психологическими феноменами, что служит подтверждением конвергентной валидности.
В дополнение к вышеуказанной методике HLS-EU-Q16 исследователи используют также 14-пунктную методику оценки медицинской грамотности (MedLitRxSE), основанную на прямом тестировании респондентов в отношении четырех гипотетических сценариев использования лекарств (Medication Literacy) [23], а также Опросник обеспечения транзакционной грамотности в области электронного здравоохранения (Transactional eHealth Literacy Instrument, TeHLI), часто критикуемый за
3 С 21 марта 2022 года Роскомнадзор официально внес Instagram в реестр сайтов, запрещенных на территории России.
4Пирогова Е. Нагуглить диагноз. Как россияне лечатся в Интернете. РБК. Тренды. 2022. 14 октября. Режим доступа: ЬИрв:// trends.rbc.ru/trends/social/6346bc2a9a79478123аЗс6Ю?1гот=сору
несоответствие последним достижениям в области цифровых технологий здравоохранения [24].
Немецкий опыт адаптации и валидизации Шкалы онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье (eHealth Literacy Scale) позволил обнаружить двухфакторную модель грамотности в области электронного здравоохранения: первый фактор был назван исследователями «грамотный поиск информации о здоровье», второй — «грамотная оценка информации о здоровье» [25]. Конвергентная ва-лидность была подтверждена статистически значимыми корреляциями поиска и оценки информации о здоровье с медицинской грамотностью опрошенных, их уверенными навыками интернет-серфинга и интернет-тревожностью. Кроме того, полученные авторами результаты свидетельствуют об инвариантности измерения этого инструмента в отношении пола и уровня образования.
В качестве препятствий для повышения цифровой грамотности в вопросах здравоохранения исследователи выделяют низкий социально-экономический статус и уровень образования, быстрое распространение цифровых приложений, недостаточную осведомленность о цифровых сервисах, небольшой опыт их использования (либо отсутствие такового), а также низкий уровень доверия системе здравоохранения в целом [26]. Кроме того, онлайн-грамотность сопряжена с возрастом пользователя, его этнической принадлежностью, социальной и семейной поддержкой, отношением к своему здоровью, но не связана с состоянием здоровья [27].
Проведенный в 2023 г. метаанализ 29 эмпирических исследований позволил обнаружить положительную корреляционную взаимосвязь между он-лайн-грамотностью в вопросах информации о здоровье и поведением, связанным со здоровьем [28]. Это напрямую указывает на то, что грамотность в области электронного здравоохранения может быть посредником в процессе, посредством которого информация о здоровье приводит к изменениям в поведении, связанном со здоровьем.
Все вышеперечисленное свидетельствует о большой роли онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье в деле здоровьесбережения и здравоохранения населения, что актуализирует исследования в этом направлении и поиск релевантных методик оценки и их адаптации на российских выборках. Цель настоящего исследования была двоякой и предполагала, во-первых, адаптацию русскоязычной версии Шкалы онлайн-грамотности в вопросах информации о здоровье (eHEALS), во-вто-рых, анализ взаимосвязи показателей по eHEALS с показателями критического мышления и феноменами киберсреды (думскроллингом, киберхондрией и зависимостью от социальных сетей) у россиян.
Материалы и методы
Исследование проведено с помощью сервиса Toloka.AI. Выборку исследования составили 1025 респондентов в возрасте от 12 до 80 лет (М= 37,9; Ме=36; SD=11,7), в том числе 578 женщин и 446
Health and Society
мужчин со средним (п=327), неполным высшим (и=126), базовым высшим (и=160), полным высшим образованием (п=283) и ученой степенью {п=16).
Анкета содержала русскоязычную версию eHEALS [21], а также следующие инструменты:
— общий индекс здоровья (вопрос ВОЗ);
— шкалу думскроллинга (Doomscrolling Scale) [4];
— шкалу киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale) [29];
— Бергенскую шкалу зависимости от социальных сетей (Bergen Social Media Addiction Scale) [30];
— опросник «Стиль мышления» (Inquiring Mode Questionnaire, InQ) [31, 32].
Результаты исследования
Для психометрического анализа русскоязычной версии eHEALS (см. приложение) были использованы методы описательной статистики, эксплоратор-ный и конфирматорный факторный анализ, коэффициенты а Кронбаха и со МакДональда, коэффициент корреляции г Пирсона, регрессионный анализ и дисперсионный анализ ANOVA. Анализ данных был реализован в программе Jamovi 2.3.21.
Описательная статистика. В табл. 1 представлена описательная статистика для пунктов русскоязычной версии eHEALS. Значения эксцесса и асимметрии указали на нормальность распределения данных.
Факторная структура. По результатам экспло-раторного факторного анализа была обнаружена однофакторная структура (мера адекватности выборки Кайзера—Мейера—Олкина 0,913; тест Барт-леттад^(28)=6075;р<0,001). Факторные нагрузки варьировались в пределах значений от 0,758 до 0,873.
Результаты конфирматорного факторного анализа показали, что однофакторная структура имеет неприемлемое соответствие данным (д;2(20)=655; ^<0,001; comparative fit index (CFI)=0,895; Tucker-Lewis index (TLI)=0,854; standardized root mean square residual (SRMR)=0,048; root mean square error of approximation (RMSEA)=0,176(0,165—0,188)). После внесения ковариации между ошибками пункта № 6 и пункта № 7 вырос показатель CFI, но остались неприемлемыми показатели TLI и RMSEA (д;2(19)=506; р<0,001; CFI=0,920; TLI=0,882;
Таблица 1
Описательная статистика для пунктов русскоязычной версии eHEALS
Пункт eHEALS Среднее Стандартное отклонение Эксцесс Асимметрия
1 2,89 1,11 0,79 0,09
2 3,02 1,08 0,69 0,19
3 3,11 1,09 0,68 0,29
4 3,27 1,10 0,52 0,51
5 3,18 1,08 0,63 0,41
6 2,96 1,12 0,85 0,12
7 2,95 1,14 0,78 0,07
8 2,80 1,09 0,76 0,01
Примечание. Стандартная ошибка эксцесса — 0,153; стандартная ошибка асимметрии — 0,076.
Здоровье и общество
Таблица 2
Факторные нагрузки пунктов русскоязычной версии eHEALS
Пункт eHEALS Факторная нагрузка (ЭФА) Факторная нагрузка (КФА)
0,758 0,866 0,873 0,810 0,835 0,830 0,803 0,774
0,788 0,882 0,895 0,825 0,854 0,921 0,897 0,823
Примечание. ЭФА — эксплораторный факторный анализ; КФА — конфирматорный факторный анализ.
SRMR=0,045; RMSEA=0,158 (0,146—0,170)). После внесения ковариации между ошибками пункта № 4 («Я знаю, как использовать Интернет, чтобы ответить на свои вопросы о здоровье») и пункта № 5 («Я знаю, как использовать медицинскую информацию, которую я нахожу в Интернете, чтобы помочь себе») выросли показатели CFI и TLI, но показатели RMSEA остались неудовлетворительными (д;2(18)=359; р<0,001; CFI=0,944; TLI=0,913; SRMR=0,039; RMSEA=0,136 (0,124—0,148)). Факторные нагрузки варьировались в пределах значений от 0,788 до 0,921.
В табл. 2 представлены факторные нагрузки пунктов русскоязычной версии eHEALS.
Внутренняя надежность. Русскоязычная версия eHEALS оказалась внутренне согласованной (коэффициент а Кронбаха 0,929; коэффициент со МакДональда 0,930). При исключении пунктов из шкалы внутренняя надежность не повышалась для коэффициентов а Кронбаха и со МакДональда. В табл. 3 представлены данные показатели.
Конвергентная валидность. Общий показатель по русскоязычной версии eHEALS оказался статистически значимо позитивно взаимосвязанным с общим индексом здоровья, показателями думскроллинга, киберхондрии и зависимости от социальных сетей.
Кроме того, онлайн-грамотность в вопросах информации о здоровье была статистически значимо позитивно взаимосвязана с аналитическим стилем мышления, а также негативно взаимосвязана с синтетическим и идеалистическим стилями мышления.
Таблица 3
Внутренняя согласованность пунктов русскоязычной версии
eHEALS
Пункт eHEALS а Кронбаха а) МакДональда
1 0,926 0,926
2 0,916 0,917
3 0,915 0,916
4 0,921 0,922
5 0,919 0,920
6 0,919 0,920
7 0,922 0,923
8 0,924 0,925
Таблица 4
Взаимосвязи между показателями по eHEALS и другим методикам
Шкала
Общий показатель по eHEALS
Общий индекс здоровья Думскроллинг Киберхондрия: навязчивость чрезмерность дистресс
недоверие врачам перестраховка Зависимость от социальных сетей: значимость толерантность изменение настроения рецидив / потеря контроля абстиненция
конфликт / проявление дезадаптации Стиль мышления: синтетический идеалистический прагматический аналитический реалистический
0,503" 0,080ь
0,133" 0,414" 0,198" 0,248" 0,257"
0,133" 0,149" 0,151" 0,107" 0,116" 0,078ь
-0,122" -0,086ь 0,035 0,138" -0,014
Примечани е. ><0,001;ь £<0,01.
Таблица 5
Различия в показателях по eHEALS в зависимости от места проживания
Регион Количе- Сред- Стандартное
ство нее отклонение
Москва 154 24,4 6,84
Мегаполисы (за исключением Москвы) 280 25,1 7,05
Областные центры 335 23,5 7,29
Районные центры 255 23,9 7,39
Примечание. Коэффициенты указаны при исключении пунктов из шкалы.
В табл. 4 указаны коэффициенты корреляций между измеряемыми переменными.
Половозрастные особенности. По результатам регрессионного анализа (i?=0,181; J?2=0,033) онлайн-грамотность в вопросах здоровья была связана с женским полом (/3=0,18; р<0,001), но не зависела от возраста респондентов (/3=0,03; р=0,323).
Географические особенности. Жители Москвы и других мегаполисов имели более высокие показатели онлайн-грамотности в вопросах здоровья, чем жители областных и районных центров (F(3,495)=2,77; р=0,041). В табл. 5 показаны значения средних и стандартных отклонений в показателях по eHEALS в зависимости от места проживания респондентов.
Обсуждение
Цифровая грамотность в вопросах здоровья может способствовать более осознанному подходу к заботе о собственном здоровье, а также помочь людям принимать более обдуманные решения в области здравоохранения. Это объясняет тот факт, что общий показатель по русскоязычной версии eHEALS оказался статистически значимо позитивно взаимосвязанным с общим индексом здоровья. Вероятно, более грамотные пользователи интернета могут лучше искать информацию в сети Интернет, проверять свои симптомы и обращаться к профес-
Health and Society Приложение
Русскоязычная версия шкалы онлайн-грамотности в вопросах здоровья (eHealth Literacy Scale)
Инструкция. Перед Вами несколько утверждений о Вашем мнении и опыте использования интернета для получения медицинской информации. Оцените, пожалуйста, степень Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением с помощью следующей шкалы: 1 — «категорически не согласен», 2 — «скорее не согласен», 3 — «затрудняюсь ответить», 4 — «скорее согласен», 5 — «полностью согласен».
1 Я знаю, какие медицинские ресурсы доступны в интернете 1 2 3 4 5
2 Я знаю, где найти полезные медицинские ресурсы в интернете 1 2 3 4 5
3 Я знаю, как найти полезные медицинские ресурсы в интернете 1 2 3 4 5
4 Я знаю, как использовать интернет, чтобы ответить на свои вопросы о здоровье 1 2 3 4 5
5 Я знаю, как использовать медицинскую информацию, которую я нахожу в интернете, чтобы помочь себе 1 2 3 4 5
6 У меня есть навыки, необходимые для оценки медицинских ресурсов, которые я нахожу в интернете 1 2 3 4 5
7 Я могу отличить высококачественные медицинские ресурсы в интернете от некачественных 1 2 3 4 5
8 Я чувствую уверенность в использовании информации из интернета для принятия медицинских решений 1 2 3 4 5
Ключи для обработки. Для расчета общего показателя онлайн-грамотности в вопросах здоровья необходимо сложить баллы по всем пунктам русскоязычной версии eHEALS. Чем выше общий показатель, тем выше онлайн-грамотность в вопросах здоровья.
сионалам в сфере здравоохранения с более информированными запросами.
Обнаруженная связь между онлайн-грамотно-стью в вопросах здоровья и показателями дум-скроллинга, киберхондрии и зависимости от социальных сетей также интересна. Эти параметры могут влиять на способность человека эффективно использовать информацию, полученную из онлайн-ресурсов, а также отражаться на его общем состоянии здоровья. Дальнейшие исследования в этой области могут помочь лучше понять взаимосвязь между цифровой грамотностью и здоровьем и выявить возможные пути оптимизации цифровых инструментов для поддержания и улучшения здоровья населения.
Женщины проявляют больший интерес и ответственность в вопросах здравоохранения, что является вполне ожидаемым результатом исследования. Они склонны более внимательно относиться к своему здоровью, следить за рекомендациями врачей, уделять повышенное внимание профилактике заболеваний. Возможно, это связано с более высоким уровнем коммуникабельности, эмпатии, а также желанием заботиться о себе и своих близких.
Обнаруженная связь онлайн-грамотности в вопросах о здоровье и степени урбанизации свидетельствует о том, что жители мегаполисов имеют более широкий доступ к информационным ресурсам, включая специализированные сайты, приложения и специалистов в области здравоохранения. Ограниченный выбор цифровых платформ и меньшие возможности обсуждения медицинского контента среди экспертов и своего окружения способствуют снижению уровня онлайн-грамотности по вопросам здоровья у жителей областных и районных центров.
Заключение
Основным результатом настоящего исследования является адаптация русскоязычной версии eHEALS. Как показали результаты факторного ана-
лиза, адаптированная шкала имеет однофакторную структуру с приемлемыми показателями (за исключением RMSEA, который может быть исключен из интерпретации данных при условии низкого числа степеней свободы и удовлетворительных показателей CFI, TLI и SRMR) [33]. Кроме того, надежность и валидность русскоязычной версии eHEALS подтверждается тем, что аналогичные показатели были обнаружены при адаптации шкалы на польский [34], китайский [35] и персидский языки [36].
Ограничение настоящего исследования и перспективный горизонт будущих исследований. Респонденты, принявшие участие в настоящем исследовании, ничего не сообщали в ходе опроса об имеющихся у них заболеваниях. В этой связи особый интерес представляет компаративный анализ целевых аудиторий, имеющих различные хронические заболевания, для изучения демографических и поведенческих факторов, влияющих на поиск медицинской информации в интернете, и факторов, влияющих на грамотность в области электронного здравоохранения. Изучение этих предикторов послужит ориентирами для наших дальнейших исследований.
Исследование не имело спонсорской поддержки.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Маклюэн М. Понимание Медиа: Внешние расширения человека. М.: КАНОН-пресс-Ц, Кучково поле; 2003. 464 с.
2. Дейнека О. С., Максименко А. А., Забелина Е. В. Результаты адаптации диагностического инструмента изменения в пищевого поведении россиян в период пандемии, вызванной COVID-19. Психология. Журнал ВШЭ. 2022;19(3):474—93.
3. Максименко А. А., Дейнека О. С., Мортикова И. А. Инфоде-мический думскроллинг и психологическое благополучие россиян. Общество: социология, психология, педагогика. 2022;(12):129—36. doi: 10.24158/spp.2022.12.20
4. Максименко А. А., Дейнека О. С. Инфодемический думскроллинг и проблемы сексуальной удовлетворенности у женщин. Психиатрия, психотерапия и клиническая психология. 2023;14(4):400—10.
5. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М.: ГУ ВШЭ; 2000. 608 с.
Здоровье и общество
6. Жолудь Р. В. Фейковые новости в эру постправды: функциональные аспекты. Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Филология. 2019;(3):101—4.
7. Durodolu О. О., Ibenne S. К. The fake news infodemic vs information literacy. Library Hi Tech News. 2020;37(7):13—4.
8. Scharkow M., Mangold F., Stier S., Breuer J. How social network sites and other online intermediaries increase exposure to news. Proc. Nat. Acad. Sci. 2020;117:2761-3.
9. Williams Kirkpatrick A. The spread of fake science: Lexical con-creteness, proximity, misinformation sharing, and the moderating role of subjective knowledge. Pub. Understand. Sci. 2020;30(1):55— 74.
10. George M. The importance of social media content for teens' risks for selfharm. J. Adolesc. Health. 2019;65(1):9—10. doi: 10.1016/ j.jadohealth.2019.04.022
11. TroyaM., Babatunde О. O., Polidano K., et al. Self-harm in older adults: a systematic review. Brit. J. Psychiatry. 2019;214(4):186—200. doi: 10.1192/bjp.2019.11
12. Максименко А. А., Золотарева А. А. Риски онлайн поиска информации о здоровье: адаптация шкалы на российской выборке. Клиническая и специальная психология. 2024;(4):12—8.
13. How technology changes everything (and nothing) in psychology. 2008 annual report of the АРА Policy and Planning Board. Am. Psychologist. 2009;64(5):454—63.
14. Ajzen I. The theory of planned behavior. Organizat. Behav. Hum. Decis. Proc. 1991;50:179-211.
15. Солдатова Г. В., Нестик Т. А., Рассказова Е. И., Зотова Е. Ю. Цифровая компетентность российских подростков и родителей: результаты всероссийского исследования. М.; 2013. Режим доступа: https://ifap.ru/library/book536.pdf (дата обращения 10.06.2024).
16. Ratzan S. С. Web 2.0 and health communication. J. Health Com-mun. 2011;(16):1— 2. doi: 10.1080/10810730.2011.601967
17. Fox S., Duggan M. Health Online 2013. Pew Research Internet Project. 2013. Режим доступа: http://www.pewinternet.org/2013/01/ 15/health-online-2013/
18. Ardyanto T. Dealing with Doctor-Patient-Internet Online Relationship: a Doctor's Perspective. Режим доступа: http://to-nang.staff.uns.ac.id/ files/2009/06/dealing-with-doctor-patient-in-ternet-relationship-tonang-2006.pdf
19. Greene J., Hibbard J. H. Why does patient activation matter? An examination of the relationships between patient activation and health-related outcomes. J. Gen. Internet Med. 2012;27:520—6. doi: 10.1007/sl 1606-011-1931-2
20. Barello S., Triberti S., Graffigna G., Libreri C., Serino S., Hibbard J., Riva G. eHealth for patient engagement: A systematic review. Front. Psychol. 2016;6. doi: 10.3389/fpsyg.2015.02013
21. Norman C. D., Skinner H. A. eHEALS: The eHealth literacy scale. J. Med. Internet Res. 2006 Nov 14;8(4):e27. doi: 10.2196/jmir.8.4.e27
22. Wangdahl J., Jaensson M., Dahlberg K., Nilsson U. The Swedish Version of the Electronic Health Literacy Scale: Prospective Psychometric Evaluation Study Including Thresholds Levels. JMIR Mhealth Uhealth. 2020;8(2):el6316. doi: 10.2196/16316
23. Gentizon J., Hirt J., Jaques C., Lang P. O., Mabire C. Instruments assessing medication literacy in adult recipients of care: A systematic review of measurement properties. Int. J. Nurs. Studies. 2021;113:103785. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2020.103785
24. Lee J., Lee E. H., Chae D. eHealth Literacy Instruments: Systematic Review of Measurement Properties. J. Med. Internet Res. 2021;23(ll):e30644. doi: 10.2196/30644
25. Mar sail M., Engelmann G., Skoda E. M., Teufel M., Bauerle A. Measuring Electronic Health Literacy: Development, Validation, and Test of Measurement Invariance of a Revised German Version of the eHealth Literacy Scale. J. Med. Internet Res. 2022;24(2):e28252. doi: 10.2196/28252
26. Verma R., Saldanha C., Ellis U., Sattar S., Haase K. R. eHealth literacy among older adults living with cancer and their caregivers: A scoping review. J. Geriatr. Oncol. 2022;13(5):555—62. doi: 10.1016/ j.jgo.2021.11.008
27. Arcury T. A., Sandberg J. C., Melius K. P., Quandt S. A., Leng X., Latulipe C., Miller D. P. Jr., Smith D. A., Bertoni A. G. Older Adult Internet Use and eHealth Literacy. J. Appl. Gerontol. 2020;39(2):141—50. doi: 10.1177/0733464818807468
28. Kim K., Shin S., Kim S., Lee E. The Relation Between eHealth Literacy and Health-Related Behaviors: Systematic Review and Metaanalysis. J. Med. Internet Res. 2023;25:e40778. doi: 10.2196/40778
29. Дейнека О. С., Максименко А. А., Забелина Е. В., Гарку-ша С. А. Результаты адаптации короткой версии методики выраженности киберхондрии на российской выборке. Психологи-
ческий журнал. 2023;44(1):101 —12. doi: 10.31857/ S020595920024365-7
30. Шубин С. Б. Психологические особенности цифровой активности подростков на примере социальных сетей: обзор иностранных исследований. Педагогика и психология образования. 2020;(3):173—91. doi: 10.31862/2500-297Х-2020-3-173-191
31. Harrison A. F., Brainson R. М. The art of thinking. N.Y.: Berkley books; 1984. P. 189—93.
32. Алексеев А. А., Громова Л. А. Поймите меня правильно или книга о том, как найти свой стиль мышления, эффективно использовать интеллектуальные ресурсы и обрести взаимопонимание с людьми. СПб.: Экономическая школа; 1993. 352 с.
33. Kenny D. A., Kaniskan В., McCoach D. В. The performance of RMSEA in models with small degrees of freedom. Sociol. Meth. Res. 2015;44(3):486—507. doi: 10.1177/0049124114543236
34. Burzynska J., R^kas M., Januszewicz P. Evaluating the psychometric properties of the eHealth Literacy Scale (eHEALS) among Polish social media users. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022;19(7):4067. doi: 10.3390/ijerphl9074067
35. Ma Z., Wu M. The psychometric properties of the Chinese eHealth Literacy Scale (C-eHEALS) in a Chinese rural population: Cross-sectional validation study. J. Med. Internet Res. 2019;21(10):el5720. doi: 10.2196/15720
36. Lin C. Y., Brostrom A., Griffiths M. D., Pakpour A. H. Psychometric evaluation of the Persian eHealth Literacy Scale (eHEALS) among elder Iranians with heart failure. Evaluat. Health Prof. 2020;43(4):222—9. doi: 10.1177/0163278719827997
Поступила 12.07.2024 Принята в печать 10.09.2024
REFERENCES
1. Maklyuen M. Understanding Media: External Extensions of Man. Moscow: KANON-press-C, Kuchkovo pole; 2003. 464 p. (in Russian).
2. Deyneka O. S., Maksimenko A. A., Zabelina E. V. The results of the adaptation of the diagnostic tool for changes in the eating behavior of Russians during the pandemic caused by COVID-19. Psihologiya. Journal ofHSE. 2022;19(3):474-93 (in Russian).
3. Maksimenko A. A., Deyneka O. S., Mortikova I. A. Infodemic doomscrolling and the psychological well-being of Russians. Obsh-chestvo: sociologiya, psihologiya, pedagogika. 2022;(12):129-136. doi: 10.24158/spp.2022.12.20 (in Russian).
4. Maksimenko A. A., Deyneka O. S. Infodemic doomscrolling and problems of sexual satisfaction in women. Psihiatriya, psihoterapiya i klinicheskaya psihologiya. 2023;14(4):400-10 (in Russian).
5. Kastel's M. The Information Age: Economy, society and culture. Moscow HSE; 2000. 608 p. (in Russian).
6. Zhohud' R. V. Fake News in the Post-Truth era: functional aspects. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.: Filologi-ya. 2019;(3):101-4 (in Russian).
7. Durodolu О. O., Ibenne S. K. The fake news infodemic vs information literacy. Library Hi Tech News. 2020;37(7):13-4.
8. Scharkow M., Mangold F., Stier S., Breuer J. How social network sites and other online intermediaries increase exposure to news. Proc. Nat. Acad. Sci. 2020;117:2761-3.
9. Williams Kirkpatrick A. The spread of fake science: Lexical con-creteness, proximity, misinformation sharing, and the moderating role of subjective knowledge. Pub. Understand. Sci. 2020;30(1):55-74.
10. George M. The importance of social media content for teens' risks for selfharm. J. Adolesc. Health. 2019;65(1):9-10. doi: 10.1016/ j.jadohealth.2019.04.022
11. Troya M., Babatunde О. O., Polidano K., et al. Self-harm in older adults: a systematic review. Brit. J. Psychiatry. 2019;214(4):186-200. doi: 10.1192/bjp.2019.1112
12. Maksimenko A. A., Zolotareva A. A. Risks of online search for health information: adaptation of the OHISS in the Russian sample. Klinicheskaya i special'naya psihologiya = Clinical Psychology and Special Education. 2024;(4):12-8 (in Russian).
13. How technology changes everything (and nothing) in psychology. 2008 annual report of the АРА Policy and Planning Board. Am. Psychologist. 2009;64(5):454-63.
14. Ajzen I. The theory of planned behavior. Organizat. Behav. Hum. Decis. Proc. 1991;50:179-211.
15. Soldatova G. V., Nestik T. A., Rasskazova E. I., Zotova E. Yu. Digital competence of Russian teenagers and parents: results of an All-Russian study. Moscow; 2013 (in Russian).
16. Ratzan S. C. Web 2.0 and health communication. /. Health Com-mun. 2011;(16):l-2.doi: 10.1080/10810730.2011.601967
17. Fox S., Duggan M. Health Online 2013. Pew Research Internet Project. 2013. Available at: http://www.pewinternet.org/2013/01/15/ health-online-2013/
18. Ardyanto T. Dealing with Doctor-Patient-Internet Online Relationship: a Doctor's Perspective. Available at: http://to-nang.staff.uns.ac.id/ files/2009/06/dealing-with-doctor-patient-in-ternet-relationship-tonang-2006.pdf
19. Greene J., Hibbard J. H. Why does patient activation matter? An examination of the relationships between patient activation and health-related outcomes. /. Gen. Internet Med. 2012;27:520-6. doi: 10.1007/sl 1606-011-1931-2
20. Barello S., Triberti S., Graffigna G., Libreri C., Serino S., Hibbard J., Riva G. eHealth for patient engagement: A systematic review. Front. Psychol. 2016;6. doi: 10.3389/fpsyg.2015.02013
21. Norman C. D., Skinner H. A. eHEALS: The eHealth literacy scale. /. Med. Internet Res. 2006 Nov 14;8(4):e27. doi: 10.2196/imir.8.4.e27
22. Wangdahl J., laensson M., Dahlberg K., Nilsson U. The Swedish Version of the Electronic Health Literacy Scale: Prospective Psychometric Evaluation Study Including Thresholds Levels. JMIR Mhealth Uhealth. 2020;8(2):el6316. doi: 10.2196/16316
23. Gentizon J., Hirt J., laques C., Lang P. O., Mabire C. Instruments assessing medication literacy in adult recipients of care: A systematic review of measurement properties. Int. J. Nurs. Studies. 2021;113:103785. doi: 10.1016/i.iinurstu.2020.103785
24. Lee J., Lee E. H., Chae D. eHealth Literacy Instruments: Systematic Review of Measurement Properties. /. Med. Internet Res. 2021;23(ll):e30644. doi: 10.2196/30644
25. Mar sail M., Engelmann G., Skoda E. M., Teufel M., Bauerle A. Measuring Electronic Health Literacy: Development, Validation, and Test of Measurement Invariance of a Revised German Version of the eHealth Literacy Scale. /. Med. Internet Res. 2022;24(2):e28252. doi: 10.2196/28252
26. Verma R., Saldanha C., Ellis U., Sattar S., Haase K. R. eHealth literacy among older adults living with cancer and their caregivers: A scoping review. /. Geriatr. Oncol. 2022;13(5):555-62. doi: 10.1016/ j.jgo.2021.11.008
Health and Society
27. Arcury T. A., Sandberg J. C., Melius K. P., Quandt S. A., Leng X., Latulipe C., Miller D. P. Jr., Smith D. A., Bertoni A. G. Older Adult Internet Use and eHealth Literacy. /. Appl. Gerontol. 2020;39(2): 141-50. doi: 10.1177/0733464818807468
28. Kim K., Shin S., Kim S., Lee E. The Relation Between eHealth Literacy and Health-Related Behaviors: Systematic Review and Metaanalysis. /. Med. Internet Res. 2023;25:e40778. doi: 10.2196/40778
29. Deyneka O. S., Maksimenko A. A., Zabelina E. V., Garkusha S. A. The results of the adaptation of the short version of the technique of the severity of cyberchondria in the Russian sample. Psihologicheskij zhurnal. 2023;44(1):101-12. doi: 10.31857/S020595920024365-7 (in Russian).
30. Shubin S. B. Psychological features of teenagers' digital activity on the example of social networks: a review of foreign studies. Peda-gogika i psihologiya obrazovaniya. 2020;(3):173-91. doi: 10.31862/ 2500-297X-2020-3-173-191 (in Russian).
31. Harrison A. F., Brainson R. M. The art of thinking. N.Y.: Berkley books; 1984. P. 189-93.
32. Alekseev A. A., Gromova L. A. Don't get me wrong, or a book about how to find your own style of thinking, effectively use intellectual resources and gain mutual understanding with people. St. Petersburg: Ekonomicheskaya shkola; 1993. 352 p. (in Russian).
33. Kenny D. A., Kaniskan B., McCoach D. B. The performance of RM-SEA in models with small degrees of freedom. Sociol. Meth. Res. 2015;44(3):486-507. doi: 10.1177/0049124114543236
34. Burzynska J., R^kas M., Januszewicz P. Evaluating the psychometric properties of the eHealth Literacy Scale (eHEALS) among Polish social media users. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022;19(7):4067. doi: 10.3390/iierphl9074067
35. Ma Z., Wu M. The psychometric properties of the Chinese eHealth Literacy Scale (C-eHEALS) in a Chinese rural population: Cross-sectional validation study. /. Med. Internet Res. 2019;21(10):el5720. doi: 10.2196/15720
36. Lin C. Y., Brostrom A., Griffiths M. D., Pakpour A. H. Psychometric evaluation of the Persian eHealth Literacy Scale (eHEALS) among elder Iranians with heart failure. Evaluat. Health Prof. 2020;43(4):222-9. doi: 10.1177/0163278719827997
