香港における高齢者のeヘルスリテラシーの向上
2026年4月28日 更新者：Prof. Sophia Siu-chee Chan、The University of Hong Kong
香港における高齢者の eHealth リテラシーの向上: ランダム化対照試験研究
この研究は、高齢者の eHealth リテラシーを向上させるための地域ベースの健康増進教育介入の実現可能性と有効性を調べるためのランダム化比較試験 (RCT) 研究です。
調査の概要
詳細な説明
背景: 潜在的なプラスの健康成果は、eHealth リテラシーの向上に関連していました。 eヘルスリテラシーが低い可能性のある集団を特定することが重要です。 この eヘルス リテラシー トレイルは、香港の高齢者の eヘルス リテラシーを向上させるための健康増進教育介入を計画することを目的としています。
研究デザイン: この RCT 研究は、香港の地元の非政府組織 (NGO) センターで実施されます。 介入グループの参加者は、eヘルスリテラシーを向上させるための健康促進教育プログラムを受けます。 教育プログラムは、1.5時間の講義と1週間のデジタル介入を含む共同学習を通じて提供されます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
93
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Hong Kong、中国
- The University of Hong Kong
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 65歳以上
- スマートフォンユーザー
- 以前の研究ではeヘルスリテラシースコアが低い（eHEALS < 26）と報告されている
除外基準:
- すべての被験者は、継続を希望しない場合は撤退する権利を有します。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：Eヘルスリテラシーとデジタル介入に関する講義
介入グループの参加者は、eヘルスリテラシーを向上させるための健康促進教育プログラムを受けます。
教育プログラムには 1.5 時間の講義と 1 週間のデジタル介入が含まれます
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Eヘルスリテラシーについての講義を行います。
講義は熟練した講師1名が担当します。
高齢者を対象とした少人数のグループで開催されます。導入時間 5 分、講義とデモンストレーション 40 分、体験セッション 40 分、まとめ 5 分の 4 部構成の体系的なカリキュラムが含まれます。 。
40分間の講義内容は以下の通りです。 1）スマートフォンのインターネット基礎。 ２）本研究のために用意したウェブサイトの紹介。 3) オンライン健康情報の信頼性の評価。
1週間のデジタル介入（講義トピックに関する複数のメッセージが提供されます）
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プラセボコンパレーター：一般的な健康とデジタル介入に関する講義
対照群の参加者は、一般的な健康に関する健康増進教育プログラムを受けます。
教育プログラムには講義と 1 週間のデジタル介入が含まれます
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Eヘルスリテラシーではなく、一般的な健康に焦点を当てた講義セッションが提供されます
1週間のデジタル介入（講義トピックに関する複数のメッセージが提供されます）
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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eヘルスリテラシー
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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eヘルス リテラシー スコアは、8 項目の eヘルス リテラシー スケール (eHEALS) を使用して、5 段階のリッカート スケールで評価されます。
スケール範囲は 8 ～ 40 で、スコアが高いほど e-ヘルス リテラシーが高いことを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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健康知識 学習意図
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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健康知識の学習意図を測定するために、既存の研究から3項目の質問票を採用および修正した。
これは 3 ～ 15 の 5 段階のリッカート尺度であり、スコアが高いほど、健康に関する知識の学習意欲が高いことを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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オンラインでの健康情報の検索
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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既存の研究から採用および修正された測定値を修正し、オンラインでの健康情報検索行動をテストするために 3 項目のアンケートが使用されました。
これは 3 ～ 15 の 5 段階のリッカート尺度であり、スコアが高いほど、オンラインでの健康情報の検索が優れていることを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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オンライン健康情報スキャン
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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オンラインでの健康情報スキャン行動を測定するために、既存の研究から借用した 3 項目のアンケートが開発されました。
これは 3 ～ 15 の 5 段階のリッカート尺度であり、スコアが高いほど、オンライン健康情報のスキャンが優れていることを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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健康増進行動
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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健康増進行動を測定するために、既存の研究から採用された 24 の質問が開発されました。この質問には 6 つの側面 (運動、栄養、自己実現、対人サポート、健康への責任、ストレス管理) が含まれており、それぞれに 4 項目の下位尺度が割り当てられています。寸法。
各下位尺度について、これは 4 ～ 16 の範囲の 4 項目のリッカート尺度であり、スコアが高いほど、この次元での結果が良好であることを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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健康に関する意思決定の変更
時間枠：ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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健康に関する決定の変更。
健康に関する意思決定の変化の測定は、既存の研究から適応および修正されました。
スマートフォンから取得した健康情報に基づいて、高齢者の健康に関する意思決定の変化を測定するための計3項目を開発した。
これは 3 から 15 までの 5 段階のリッカート尺度であり、スコアが高いほど、健康に関する意思決定の変化が大きいことを意味します。
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ベースライン、介入後 2 週間、3 か月、および 6 か月後
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Xie B. Effects of an eHealth literacy intervention for older adults. J Med Internet Res. 2011 Nov 3;13(4):e90. doi: 10.2196/jmir.1880.
- Norman CD, Skinner HA. eHEALS: The eHealth Literacy Scale. J Med Internet Res. 2006 Nov 14;8(4):e27. doi: 10.2196/jmir.8.4.e27.
- Walker SN, Sechrist KR, Pender NJ. The Health-Promoting Lifestyle Profile: development and psychometric characteristics. Nurs Res. 1987 Mar-Apr;36(2):76-81.
- Berkowsky RW. Exploring Predictors of eHealth Literacy Among Older Adults: Findings From the 2020 CALSPEAKS Survey. Gerontol Geriatr Med. 2021 Dec 14;7:23337214211064227. doi: 10.1177/23337214211064227. eCollection 2021 Jan-Dec.
- Pourrazavi S, Kouzekanani K, Bazargan-Hejazi S, Shaghaghi A, Hashemiparast M, Fathifar Z, Allahverdipour H. Theory-based E-health literacy interventions in older adults: a systematic review. Arch Public Health. 2020 Aug 10;78:72. doi: 10.1186/s13690-020-00455-6. eCollection 2020.
- Chang SJ, Yang E, Lee KE, Ryu H. Internet health information education for older adults: A pilot study. Geriatr Nurs. 2021 Mar-Apr;42(2):533-539. doi: 10.1016/j.gerinurse.2020.10.002. Epub 2020 Oct 19.
- Wong DK, Cheung MK. Online Health Information Seeking and eHealth Literacy Among Patients Attending a Primary Care Clinic in Hong Kong: A Cross-Sectional Survey. J Med Internet Res. 2019 Mar 27;21(3):e10831. doi: 10.2196/10831.
- Waters EA, Wheeler C, Hamilton JG. How Are Information Seeking, Scanning, and Processing Related to Beliefs About the Roles of Genetics and Behavior in Cancer Causation? J Health Commun. 2016;21(sup2):6-15. doi: 10.1080/10810730.2016.1193917. Epub 2016 Sep 23.
- Ruggiero KJ, Gros DF, McCauley J, de Arellano MA, Danielson CK. Rural adults' use of health-related information online: data from a 2006 National Online Health Survey. Telemed J E Health. 2011 Jun;17(5):329-34. doi: 10.1089/tmj.2010.0195. Epub 2011 Apr 27.
- Fisher WA, Fisher JD, Harman J. The information-motivation-behavioral skills model: A general social psychological approach to understanding and promoting health behavior. In: Social Psychological Foundations of Health and Illness. Malden, MA, USA: Blackwell Publishing Ltd; 2010. p. 82-106.
- Shang L, Zuo M. Investigating older adults' intention to learn health knowledge on social media. Educ Gerontol [Internet]. 2020;46(6):350-63.
- Ahadzadeh AS, Pahlevan Sharif S, Sim Ong F. Online health information seeking among women: the moderating role of health consciousness. Online Inf Rev [Internet]. 2018;42(1):58-72.
- Wei MH, Lu CM. Development of the short-form Chinese health-promoting lifestyle profile. J Health Educ. 2005;24:25-46.
- Song J, Li Y, Guo X, Shen KN, Ju X. Making mobile health information advice persuasive: An Elaboration Likelihood Model perspective. J Organ End User Comput [Internet]. 2022;34(4):1-22.
- Zhang L, Jung EH, Chen Z. Modeling the Pathway Linking Health Information Seeking to Psychological Well-Being on WeChat. Health Commun. 2020 Aug;35(9):1101-1112. doi: 10.1080/10410236.2019.1613479. Epub 2019 May 15.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2024年5月1日
一次修了 (実際)
2024年7月31日
研究の完了 (実際)
2024年12月31日
試験登録日
最初に提出
2024年4月9日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年4月16日
最初の投稿 (実際)
2024年4月18日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年4月28日
最終確認日
2026年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- GCIEL
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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