基于扎根理论的医学生健康信息素养影响因素研究

潘晓璇

（南方医科大学图书馆，广东 广州 510515）

《中国居民慢性疾病及营养状况（2020 年）》指出，我国因慢性病导致的死亡占总死亡的88.5%，其中心脑血管病、癌症、慢性呼吸系统疾病死亡比例为80.7%，防控工作面临巨大的挑战[1]。近年来，慢性病年轻化趋势明显，逐渐成了流行病，亟待引起重视[2]。从疾病预防控制来讲，早期发现是慢病防治的关键。然而研究表明[3]，大学生对于健康信息的辨识率均低于80%。另外，43.91%的大学生对网络信息没有辨别真假的意识，且慢性病预防知识薄弱[4]。在移动互联网时代下，公众良好的健康信息素养既能够提升对于自身健康的管理能力，也能提高对于疾病的预防和控制。中共中央国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》已将健康教育纳入国民教育体系，这说明提升整个国家的健康素养意识是党和政府的政策方向[5]。医学生作为从事医疗行业的主要后备力量，其健康意识的增加有助于整个国家健康意识的提升，其健康信息素养能直接影响到公众健康水平，乃至国家公共卫生水平。研究表明，医学生健康信息素养高于其他专业学生[6，7]，但是整体水平依旧偏低[8]。本研究采用扎根理论研究方法，以广东省某医科大学医学生为例，研究医学生健康信息素养情况，以期为提升健康信息素养教育提供理论依据。

1.1 信息素养 信息素养（information literacy）是人们对信息的认识，并借助信息源解决目标问题的内在特质和能力。大数据的环境下，信息素养不仅是指利用大量信息工具及主要源使问题得到解答的技术和技能，还延伸出诸如数据素养、媒介素养、元素养等概念[9]。

1.2 健康素养 健康素养（health literacy）是指个人获取和理解基本健康信息和服务，并运用这些信息和服务做出正确决策，以维护和促进自身健康的能力[10]。依据《中国公民健康素养——基本知识与技能（试行）》，将健康素养划分为3 个方面，即基本健康知识和理念素养、健康生活方式与行为素养、基本技能素养。

1.3 健康信息素养 健康信息素养（health information literacy）是信息素养的一个分支，也是构成健康素养的核心组成部分。2003 年，美国医学图书馆协会（medical library association，MLA）首次提出健康信息素养的概念。健康信息素养是指能够意识到健康信息需求所应具备的能力，包括检索相关的信息、评估信息的质量及其适用的特殊情况，理解、分析和使用这些信息做出健康的决定[11]。

2.1 扎根理论 扎根理论是定性研究中较为成熟、科学有效的方法，通过全面收集与整理资料语句，解析出反映问题的核心概念，并依据概念间的联结关系，构建理论模型[12]。扎根理论更像是一种研究路径，是一个针对现象系统地收集和分析资料，从资料中发现、发展和检验理论的过程[13]。

2.2 研究方法 于2021 年10 月-11 月对广东省某医科大学25 名医学生进行访谈。访谈内容：本次访谈编制了结构式访谈提纲用以收集资料，对受访者进行在线深度访谈，每位受访者的访谈时间为30～60 min，访谈内容涉及3 个部分：①受访对象的个人基本信息；
②受访对象的健康状况及健康信息素养评价。问题有：你的健康状况如何？如何评价自己健康信息素养能力？③受访对象健康信息素养的影响因素，以及这些因素带来的影响。问题有：就读医学专业前，家庭教育方面对你的健康信息素养能力影响如何？你主要是通过哪些渠道获取健康信息的，这种方式有什么优点？你认为目前制约你健康信息素养能力水平有哪些因素，为什么是这些因素？如何评价健康信息素养给你日常学习生活带来的影响？你认为可以从哪方面帮助学生提高健康信息素养水平？

本文将访谈内容整理为2.3 万多字的文本资料，运用扎根理论自下而上的思维方式对文本资料进行逐字逐句分析、归纳、编码、模型建构与分析。

3.1 开放性编码 开放性编码是指收集好访谈资料后，通过对访谈内容进行逐句分析，提炼出一些简单的概念，其目的在于界定概念、发现范畴[14]。本次抽取20 位医学生的访谈内容作为编码分析材料，对访谈内容中与健康信息素养相关的部分进行编码和初步概念化、抽象化的标示，最终产生195 个原始语句资料及概念化语句，见表1。

表1 开放性编码（节选）

3.2 主轴编码 主轴性编码是通过演绎与归纳，用新的方式对分散的数据进行重组，同时区分为类属与次类属的复杂过程[15]。本研究对195 个原始语句及其概念化语句进行进一步抽象、梳理、聚类，形成了主范畴及初级概念，见表2。

表2 主轴编码形成的主范畴及初级概念

3.3 选择性编码 选择性编码指在反复比较和分析所有概念类属的基础上，选择一个核心类属，把那些与核心类属有关联的类属都集中起来，并梳理出各范畴之间的关系[16]，主要任务是发现和构建范畴之间的各种联系，包括因果关系等[17]。经过梳理出主范畴的典型关系结构和影响因素理论模型，见表3、图1。

表3 主范畴的典型关系结构

3.4 理论饱和度检验 判断理论是否饱和的依据是在对预留数据或新获取的数据进行上述编码过程中，观察是否产生新的概念[18]。本研究对预留的5 位医学生的访谈数据进行检验，过程中并未提炼出新的主范畴及其关系结构。如：“信息的获取，现代社会信息太多以至于很难获取到有用的信息”“微博、微信公众号、知乎、豆瓣等，这种方式信息多而且杂”“一方面是知识太多造成的”等信息可以编码归纳为主范畴（C1）信息因素中的（B4）信息过载。由此可知，本次研究构建的医学生健康信息素养影响因素理论已达到饱和程度，通过饱和度检验。

基于上述编码过程与理论饱和度检验，本研究提取出了43 个初始概念、14 个副范畴与4 个主范畴，即归纳出信息因素、学习环境、社会支持、个体特征等直接或间接影响着医学生健康信息素养的4 个影响因素。

4.1 信息因素 健康信息素养从本质上来讲也是对信息的获取、理解和利用。信息因素通过影响个体特征，间接影响医学生的健康信息素养能力，主要起到促进和抑制作用。学校图书馆购买的循证医学数据库代表更权威、专业的健康信息资源；
同时，移动互联网时代下涌现的大批优质资源和博主，如丁香医生、好大夫在线、深圳市卫健委等则代表更便捷、新颖的健康信息资源。这些信息有图文、视频、动画等，表现形式多样化，能够满足医学生的健康信息需求，也使得医学生获取信息的成本大大降低，提高了个体的认知能力。但是在另一面，过多信息的涌入容易造成信息过载，产生负向影响。

4.2 学习环境 家庭、教学、宣传、资源与设备所构成的学习环境属于外部环境因素，主要通过影响个体特征对医学生健康信息素养产生影响，其影响表现在建设水平越高，越提高医学生的使用意愿、优化使用体验。这种良好的使用意愿和体验经过记忆、思维、想象等认知活动，能够促进学生的医学信息资源的利用与检索等认知行为。值得注意的是，与资源、设备等基础设施相比，家庭教育、课程培训等知识传授会给医学生潜移默化的效果，对个体的情感和认知的影响更为显著。从学校层面来说，提升医学信息检索课程教学质量或开展医学健康信息讲座培训，能更好地提升医学生健康信息素养水平。

4.3 社会支持 社会支持是指一定社会网络运用一定的物质和精神手段对医学生群体提供帮助或激励的行为总和，包括他人期待、实践机会、学习时间等。社会支持主要通过影响个体特征，间接影响到医学生的健康信息素养。访谈过程中发现，家人亲戚朋友对医学生的期望值比较高，他人的期待能够很大程度提高医学生获取信息的意愿。除了学校PBL、校外的实践机会，比如社区实习等会鼓励医学生积极开展医学信息的检索、分析、评价和使用。同时，医学生过重的科研和学业压力，导致课外可支配时间较少，不利于调动医学生的学习热情。

4.4 个体特征 个体特征包括个体需求、个体认知、个体行为等3 个方面，直接影响着健康信息素养。受先验知识、专业年级、兴趣爱好等方面的影响，医学生在个体需求、个体认知、个体行为方面存在差异，这些差异使得医学生的健康信息素养水平不尽相同。

5.1 依托图书馆资源开展培训 高校图书馆作为学校文献信息中心[19]，馆员在日常开展的的参考咨询、科技查新、学科服务、文献检索等工作积累了丰富的医学信息检索经验，利用馆藏资源、专业的人才以及丰富的教育培训经验，开展健康信息素养教育工作也会相当得心应手。健康信息素养培训可以通过图书馆书展、专家讲座、学术论坛、知识竞赛等形式开展。

5.2 搭建健康信息素养平台 针对医学生群体的特点，侧重个性化健康信息提供，收集与整理可靠、专业、得到查证的健康资源。在图书馆主页新增健康信息素养教育专栏，对传染病防治、急救知识、家庭用药指南、心理健康、健康运动等信息源的进行分类与梳理。

5.3 成立健康信息素养促进联盟 支持建立以国家健康医疗开放大学为基础、中国健康医疗教育慕课联盟为支撑的健康教育培训云平台，便捷医务人员终身教育。图书馆与区域内高校图书馆形成联盟，资源共建共享。此外，加强与区域内卫生机构、医院、社区建立合作和联盟关系，为医学生提供提供更多的实践基地。

5.4 倡导健康的生活方式 医学生在健康信息教育等方面具有一定的专业背景和技能，但由于科研、学业等压力或者没有个人习惯等问题，并没有养成健康的生活方式。应倡导全民健康生活方式行动及“三减三健”，即减盐、减油、减糖、健康口腔、健康体重、健康骨骼[20]，帮助医学生有养成合理膳食、适量运动、戒烟限酒、心理平衡等健康生活方式，让每个医学生都成为健康生活的实践者。

本研究运用扎根理论，提出了形成了包括“信息因素”“学习环境”“社会支持”“个体特征”等4 个变量的医学生健康信息素养影响因素模型。同时，本文也存在一定局限性，对影响因素模型的信效度检验还不够深入，后续研究将对影响因素等变量进一步完善，详细探讨影响因素的作用过程及原理。