县域居民数字健康素养现状及影响因素的城乡对比研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0214

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (10): 1340-1347.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0214

县域居民数字健康素养现状及影响因素的城乡对比研究

董珂成¹^,², 张星霞³, 袁永庆³, 姜洁⁴^,^*()

1．610041　四川省成都市，四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院
2．610041　四川省成都市，四川大学华西医院医院管理研究所
3．610041　四川省成都市，四川大学华西医院党委组织部
4．610041　四川省成都市，四川大学华西医院人力资源

收稿日期:2025-07-24 修回日期:2026-01-13 出版日期:2026-04-05 发布日期:2026-03-25
通讯作者: 姜洁
作者贡献：
董珂成负责数据分析，撰写论文；张星霞、袁永庆负责调研方案设计、调研实施；姜洁负责研究的构思与设计、研究的实施，论文的修订和校审，对论文整体负责。
基金资助:
四川省哲学社会科学重点项目(SCJJ23ND52)

A Comparative Analysis of the Current Situation and Influencing Factors of Digital Health Literacy among County Residents

DONG Kecheng¹^,², ZHANG Xingxia³, YUAN Yongqing³, JIANG Jie⁴^,^*()

1. West China School of Public Health and West China Fourth Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
2. Institute of Hospital Management, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
3. Organization Department of Party Committee, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
4. Human Reseurce Department, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China

Received:2025-07-24 Revised:2026-01-13 Published:2026-04-05 Online:2026-03-25
Contact: JIANG Jie

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摘要/Abstract

摘要： 背景数字健康素养是数字时代居民获取、理解和利用健康信息的关键能力，对发挥数字技术在健康促进和健康教育中的价值、提升县域居民健康水平至关重要。目的了解贵州省D县城镇及农村居民数字健康素养现状及影响因素，并进行城乡对比分析，为提升县域居民的数字健康素养提供参考。方法于2024年7月，采用多阶段分层抽样法和概率比例规模抽样法（PPS）相结合的方法在贵州省D县抽取常住居民进行问卷调查。采用一般资料调查表收集县域居民的基本资料，采用数字健康素养量表（eHEALS）测量县域居民的数字健康素养水平，采用二元Logistic回归分析探讨城镇居民和农村居民数字健康素养的影响因素。结果共发放和回收问卷6 021份，获得有效问卷5 928份，问卷有效回收率为98.46%。县域居民的eHEALS平均得分为（30.11±7.89）分，城镇居民和农村居民的eHEALS平均得分分别为（30.24±7.89）分和（29.96±7.88）分，二者比较，差异无统计学意义（t=1.423，P>0.05）。县域居民的数字健康素养合格率为59.35%（3 518/5 928），城镇居民和农村居民的数字健康素养合格率分别为54.08%（1 848/3 147）和60.05%（1 670/2 781），二者比较，差异无统计学意义（χ2=1.079，P>0.05）。二元Logistic回归分析结果显示，医疗费用支付方式、受教育程度、家庭人均月收入、自评健康状况、对网络健康信息态度是城镇和农村居民数字健康素养是否合格的共同影响因素（P<0.05）；年龄、职业是城镇居民数字健康素养水平是否合格的影响因素（P<0.05）。结论近年来县域居民数字健康素养水平有所提升，但整体数字健康素养水平依然有较大提升空间，未发现D县居民数字健康素养水平在城乡之间存在明显差异。建议强化个体的健康责任意识，从个人、家庭、社区和社会层面建立综合提升机制，提升县域居民数字健康素养水平，进而提高县域居民的健康水平和生活质量。

关键词: 健康素养, 数字健康, 县域卫生, 城乡对比, 影响因素分析

Abstract:

Background

Digital health literacy is the key ability for residents in the digital age to obtain, understand and use health information, which is crucial for leveraging the value of digital technologies in health promotion and education and for improving the health status of county residents.

Objective

To explore the contemporary status and determinants of digital health literacy among urban-rural residents in D County, Guizhou Province, conduct a comparative analysis between urban and rural areas, and to offer insights for enhancing digital health literacy among county residents.

Methods

In July 2024, a sampling method combining multi-stage stratified sampling and probability proportional scale sampling (PPS) was adopted in County D, Guizhou Province. A questionnaire survey was conducted among permanent residents, the general information questionnaires were used to collect basic demographic data of county residents, the Electronic Health Literacy Scale (eHEALS) was adopted to measure their digital health literacy levels. Binary Logistic regression approach was employed to examine the determinants of digital health literacy across urban and rural populations in County D.

Results

A total of 6 021 questionnaires were distributed and collected, with 5 928 valid questionnaires, with an effective recovery rate of 98.46%. The total score of the Digital Health Literacy Scale of residents in County D was (30.11±7.89). The total score was (30.24±7.89) among urban residents and (29.96±7.88) among rural residents, with no statistically significant difference between the two groups (t=1.423, P>0.05). The rate of overall rate of adequate digital health literacy among residents of county D was 59.35% (3 518/5 928). Specifically, the adequacy rate was 54.08% (1 848/3 147) among urban residents and 60.05% (1 670/2 781) among rural residents, with no statistically significant difference between the two groups (χ²=1.079, P>0.05). Binary Logistic regression analysis showed that payment method of medical expenses, the level of education, per capita monthly household income, self-assessed health status, attitude toward online health information attitude were the common influencing factors on whether urban and rural residents were qualified in digital health literacy (P<0.05). Age and occupation were the unique influencing factors of whether urban residents were qualified in digital health literacy (P<0.05).

Conclusion

In recent years, the digital health literacy level of county residents has improved, however, substantial room for further improvement remains. NO significant urban-rural differences in digital health literacy was observed in County D among urban and rural areas. It is recomment decl to strengthen the individual's awareness of health responsibility, and establish a integrated improvement mechanism from the individual, family, community and social levels to improve the digital health literacy level of county residents and improve the health status and quality of life of county residents.

Key words: Health literacy, Digital health, County-level health, Urban-rural comparison, Root cause analysis

董珂成,张星霞,袁永庆,等. 县域居民数字健康素养现状及影响因素的城乡对比研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(10): 1340-1347. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0214.
DONG Kecheng,ZHANG Xingxia,YUAN Yongqing, et al. A Comparative Analysis of the Current Situation and Influencing Factors of Digital Health Literacy among County Residents[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(10): 1340-1347. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0214.

图/表 3

参考文献 19

[1]	NORMAN C D, SKINNER H A. eHealth literacy: essential skills for consumer health in a networked world[J]. J Med Internet Res, 2006, 8(2): e9. DOI: 10.2196/jmir.8.2.e9.
[2]	WANG X X, LUAN W. Research progress on digital health literacy of older adults: a scoping review[J]. Front Public Health, 2022, 10: 906089. DOI: 10.3389/fpubh.2022.906089.
[3]	李琦，李璐，周书铎，等. 数字技术赋能优质医疗资源扩容和区域均衡布局的作用机制研究[J]. 卫生经济研究, 2024, 41(11): 86-88, 92. DOI: 10.14055/j.cnki.33-1056/f.2024.11.019.
[4]	WANG X, GE L N, YU Z J, et al. Decomposition and comparative analysis of urban-rural differences in eHealth literacy among nursing students: a multisite cross-sectional study[J]. Nurse Educ Today, 2025, 146: 106562. DOI: 10.1016/j.nedt.2024.106562.
[5]	袁程，魏晓敏，武晓宇，等. 中老年居民网络健康信息使用习惯与其电子健康素养的关系研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(16): 1989-1994. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0782.
[6]	宗明灿，忻笑，倪雪萍，等. 自我效能和治疗依从性在高血压患者电子健康素养和血压控制间的链式中介作用[J]. 军事护理, 2022, 39(9): 45-48, 64. DOI: 10.3969/j.issn.1008-9993.2022.09.012.
[7]	郭帅军，余小鸣，孙玉颖，等. eHEALS健康素养量表的汉化及适用性探索[J]. 中国健康教育, 2013, 29(2): 106-108, 123. DOI: 10.16168/j.cnki.issn.1002-9982.2013.02.019.
[8]	李红敏，徐进，翟敏，等. 宁夏农村居民电子健康素养及其影响分析[J]. 中国卫生事业管理, 2022, 39(11): 852-856, 867.
[9]	董亚茹，秦文哲，徐凌忠，等. 泰安市≥15周岁居民电子健康素养及其影响因素分析[J]. 中国公共卫生, 2021, 37(9): 1319-1322.
[10]	左乾涛，程静霞，彭维雪，等. 社区居民电子健康素养水平及影响因素的城乡差异性分析[J]. 护理研究, 2022, 36(4): 587-593. DOI: 10.12102/j.issn.1009-6493.2022.04.004.
[11]	陆小亚，陈慧娟，洪峰，等. 2019—2020年贵州省脱贫攻坚地区居民健康素养水平及影响因素研究[J]. 中国慢性病预防与控制, 2025, 33(4): 308-312. DOI: 10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.20240821.0514.
[12]	YU Y, LIANG Z N, ZHOU Q P, et al. Decomposition and comparative analysis of urban-rural disparities in eHealth literacy among Chinese University students: cross-sectional study[J]. J Med Internet Res, 2025, 27: e63671. DOI: 10.2196/63671.
[13]	李梦华，秦文哲，徐凌忠，等. 泰安市不同地区中老年居民电子健康素养现状及其影响因素分析[J]. 中国公共卫生, 2021, 37(9): 1328-1332. DOI: 10.11847/zgggws1135052.
[14]	GUO Y, HONG Z X, CAO C L, et al. Urban-rural differences in the association of eHealth literacy with medication adherence among older people with frailty and prefrailty: cross-sectional study[J]. JMIR Public Health Surveill, 2024, 10: e54467. DOI: 10.2196/54467.
[15]	郭晓艳，胡以非，陈慧娟，等. 2018—2021年贵州省居民健康素养水平变化趋势及其影响因素分析[J]. 中国健康教育, 2025, 41(10): 867-872. DOI: 10.16168/j.cnki.issn.1002-9982.2025.10.001.
[16]	倪芹，谌贵璇. 健康知识进万家构建健康新生态[J]. 当代贵州, 2023(20): 64-65. DOI: 10.3969/j.issn.1008-4967.2023.20.042.
[17]	鲜国炜，陈琳月，赵航，等. 我国农村地区老年人自评健康状况及影响因素分析[J]. 现代预防医学, 2024, 51(1): 71-75. DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202309419.
[18]	袁程，魏晓敏，武晓宇，等. 电子健康素养对老年慢性病患者就医行为的影响:社会支持和自我效能的中介作用[J]. 现代预防医学, 2023, 50(24): 4475-4479, 4520. DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202308097.
[19]	柳村，陈慧娟，张大勇，等. 贵州省健康县(区)建设及发展路径探析[J]. 健康教育与健康促进, 2024, 19(4): 434-437. DOI: 10.16117/j.cnki.31-1974/r.202404434.

居住地	人数	应用能力维度	评判能力维度	决策能力维度	总量表
城镇	3 147	18.99±4.98	7.51±2.03	3.74±1.04	30.24±7.89
农村	2 781	18.80±4.97	7.44±2.02	3.72±1.04	29.96±7.88
t值		1.423	1.308	0.739	1.331
P值		0.155	0.191	0.460	0.183

居住地	人数	应用能力维度	评判能力维度	决策能力维度	总量表
城镇	3 147	18.99±4.98	7.51±2.03	3.74±1.04	30.24±7.89
农村	2 781	18.80±4.97	7.44±2.02	3.72±1.04	29.96±7.88
t值		1.423	1.308	0.739	1.331
P值		0.155	0.191	0.460	0.183

项目	城镇居民（n=3 147）				农村居民（n=2 781）
项目	人数	合格率	χ²（Z）值	P值	人数	合格率	χ²（Z）值	P值
性别			1.204	0.273			2.316	0.128
男	1 218	730（59.93）			1 258	775（61.61）
女	1 929	1 118（57.96）			1 523	895（58.77）
年龄			-13.410^a	<0.001			-8.678^a	<0.001
<18岁	88	60（68.18）			90	48（53.33）
18~30岁	919	657（71.49）			813	562（69.13）
31~45岁	1 267	776（61.25）			1 077	689（63.97）
46~60岁	729	316（43.35）			687	334（48.62）
>60岁	144	39（27.08）			114	37（32.46）
民族			14.118	<0.001			3.273	0.070
汉族	2 246	1 272（56.63）			1 804	1 061（58.81）
少数民族	901	576（63.93）			977	609（62.33）
婚姻状况			29.697	<0.001			14.166	<0.001
非在婚	806	539（66.87）			733	483（65.89）
在婚	2 341	1 309（55.92）			2 048	1 187（57.96）
医疗费用支付方式			159.735	<0.001			114.943	<0.001
城乡居民基本医疗保险	1 988	1 057（53.17）			1 823	1 018（55.84）
城镇职工基本医疗保险	860	654（76.05）			726	550（75.76）
公费医疗	25	11（44.00）			18	7（38.89）
商业医疗保险	6	6（100.00）			4	3（75.00）
全自费	268	120（44.78）			210	92（43.81）
受教育程度			-20.278^a	<0.001			-17.702^a	<0.001
初中及以下	935	294（31.44）			899	327（36.37）
高中/职高/中专	606	357（58.91）			558	356（63.80）
大专	736	531（72.15）			613	429（69.98）
本科及以上	870	666（76.55）			711	558（78.48）
职业			417.071	<0.001			240.177	<0.001
公务员/非医务事业单位	232	162（69.83）			270	187（69.26）
医务工作者	1 114	830（74.51）			921	683（74.16）
公司职员	95	72（75.79）			65	47（72.31）
个体工商户	149	75（50.34）			102	55（53.92）
农民/农民工	676	203（30.03）			787	308（39.14）
离退休人员	17	4（23.53）			7	3（42.86）
待业	92	37（40.22）			56	35（62.50）
学生	199	148（74.37）			158	107（67.72）
自由职业者	573	317（55.32）			415	245（59.04）
家庭人均月收入			-13.083^a	<0.001			-12.150^a	<0.001
<500元	382	149（39.01）			436	166（38.07）
500~1 000元	747	370（49.53）			687	373（54.29）
1 001~3 000元	957	558（58.31）			873	566（64.83）
3 001~5 000元	670	478（71.34）			541	370（68.39）
>5 000元	391	293（79.94）			244	195（79.92）
自评健康状况			10.143^a	<0.001			-8.649^a	<0.001
好	1 164	787（67.61）			1 101	742（67.39）
比较好	688	435（63.23）			538	356（66.17）
一般	1 063	533（50.14）			978	502（51.33）
比较差	185	74（40.00）			135	60（44.44）
差	47	19（40.43）			29	10（34.48）
慢性病患病情况			46.703	<0.001			33.152	<0.001
未患病	2 459	1 522（61.90）			2 183	1 372（62.85）
患病	688	326（47.38）			598	298（49.83）
对网络健康信息态度			-14.591^a	<0.001			-11.302^a	<0.001
不相信	413	168（40.68）			403	204（50.62）
不确定	801	364（45.44）			692	326（47.11）
有些相信	1 416	909（64.19）			1 163	727（62.51）
相信	457	363（79.43）			465	366（78.71）
非常相信	60	44（73.33）			58	47（81.03）

项目	城镇居民（n=3 147）				农村居民（n=2 781）
项目	人数	合格率	χ²（Z）值	P值	人数	合格率	χ²（Z）值	P值
性别			1.204	0.273			2.316	0.128
男	1 218	730（59.93）			1 258	775（61.61）
女	1 929	1 118（57.96）			1 523	895（58.77）
年龄			-13.410^a	<0.001			-8.678^a	<0.001
<18岁	88	60（68.18）			90	48（53.33）
18~30岁	919	657（71.49）			813	562（69.13）
31~45岁	1 267	776（61.25）			1 077	689（63.97）
46~60岁	729	316（43.35）			687	334（48.62）
>60岁	144	39（27.08）			114	37（32.46）
民族			14.118	<0.001			3.273	0.070
汉族	2 246	1 272（56.63）			1 804	1 061（58.81）
少数民族	901	576（63.93）			977	609（62.33）
婚姻状况			29.697	<0.001			14.166	<0.001
非在婚	806	539（66.87）			733	483（65.89）
在婚	2 341	1 309（55.92）			2 048	1 187（57.96）
医疗费用支付方式			159.735	<0.001			114.943	<0.001
城乡居民基本医疗保险	1 988	1 057（53.17）			1 823	1 018（55.84）
城镇职工基本医疗保险	860	654（76.05）			726	550（75.76）
公费医疗	25	11（44.00）			18	7（38.89）
商业医疗保险	6	6（100.00）			4	3（75.00）
全自费	268	120（44.78）			210	92（43.81）
受教育程度			-20.278^a	<0.001			-17.702^a	<0.001
初中及以下	935	294（31.44）			899	327（36.37）
高中/职高/中专	606	357（58.91）			558	356（63.80）
大专	736	531（72.15）			613	429（69.98）
本科及以上	870	666（76.55）			711	558（78.48）
职业			417.071	<0.001			240.177	<0.001
公务员/非医务事业单位	232	162（69.83）			270	187（69.26）
医务工作者	1 114	830（74.51）			921	683（74.16）
公司职员	95	72（75.79）			65	47（72.31）
个体工商户	149	75（50.34）			102	55（53.92）
农民/农民工	676	203（30.03）			787	308（39.14）
离退休人员	17	4（23.53）			7	3（42.86）
待业	92	37（40.22）			56	35（62.50）
学生	199	148（74.37）			158	107（67.72）
自由职业者	573	317（55.32）			415	245（59.04）
家庭人均月收入			-13.083^a	<0.001			-12.150^a	<0.001
<500元	382	149（39.01）			436	166（38.07）
500~1 000元	747	370（49.53）			687	373（54.29）
1 001~3 000元	957	558（58.31）			873	566（64.83）
3 001~5 000元	670	478（71.34）			541	370（68.39）
>5 000元	391	293（79.94）			244	195（79.92）
自评健康状况			10.143^a	<0.001			-8.649^a	<0.001
好	1 164	787（67.61）			1 101	742（67.39）
比较好	688	435（63.23）			538	356（66.17）
一般	1 063	533（50.14）			978	502（51.33）
比较差	185	74（40.00）			135	60（44.44）
差	47	19（40.43）			29	10（34.48）
慢性病患病情况			46.703	<0.001			33.152	<0.001
未患病	2 459	1 522（61.90）			2 183	1 372（62.85）
患病	688	326（47.38）			598	298（49.83）
对网络健康信息态度			-14.591^a	<0.001			-11.302^a	<0.001
不相信	413	168（40.68）			403	204（50.62）
不确定	801	364（45.44）			692	326（47.11）
有些相信	1 416	909（64.19）			1 163	727（62.51）
相信	457	363（79.43）			465	366（78.71）
非常相信	60	44（73.33）			58	47（81.03）

自变量	城镇居民					农村居民
自变量	B	SE	Waldχ²值	P值	OR（95%CI）	B	SE	Waldχ²值	P值	OR（95%CI）
年龄（以<18岁为参照）
18~30岁	-0.195	0.303	0.416	0.519	0.822（0.454~1.489）	0.533	0.309	2.972	0.085	1.703（0.930~3.120）
31~45岁	-0.573	0.320	3.202	0.074	0.564（0.301~1.056）	0.459	0.323	2.020	0.155	1.583（0.840~2.983）
46~60岁	-0.873	0.324	7.280	0.007	0.418（0.221~0.787）	0.214	0.329	0.422	0.516	1.239（0.649~2.363）
>60岁	-1.211	0.376	10.381	0.001	0.298（0.142~0.622）	0.296	0.389	0.579	0.447	1.345（0.627~2.885）
民族（以少数民族为参照）
汉族	-0.127	0.094	1.829	0.176	0.881（0.733~1.059）
婚姻状况（以在婚为参照）
非在婚	-0.049	0.124	0.157	0.692	0.952（0.747~1.214）	0.191	0.123	2.407	0.121	1.211（0.951~1.542）
医疗费用支付方式（以全自费为参照）
城乡居民基本医疗保险	0.430	0.148	8.422	0.004	1.537（1.150~2.054）	0.549	0.165	11.054	0.001	1.731（1.253~2.391）
城镇职工基本医疗保险	0.563	0.182	9.593	0.002	1.756（1.230~2.508）	0.743	0.201	13.639	<0.001	2.103（1.417~3.120）
公费医疗	-0.498	0.477	1.094	0.296	0.607（0.239~1.546）	-0.281	0.552	0.259	0.611	0.755（0.256~2.229）
受教育程度（以初中及以下为参照）
高中/职高/中专	0.734	0.130	31.825	<0.001	2.084（1.615~2.690）	0.851	0.139	37.283	<0.001	2.341（1.782~3.076）
大专	0.908	0.151	36.152	<0.001	2.478（1.844~3.332）	0.957	0.163	34.380	<0.001	2.603（1.890~3.583）
本科及以上	1.016	0.166	37.272	<0.001	2.762（1.993~3.827）	1.207	0.184	43.012	<0.001	3.343（2.331~4.794）
职业（以自由职业者为参照）
公务员/非医务事业单位	-0.056	0.203	0.075	0.784	0.946（0.636~1.408）	-0.242	0.205	1.394	0.238	0.785（0.526~1.173）
医务工作者	0.266	0.140	3.622	0.057	1.304（0.992~1.715）	0.122	0.157	0.604	0.437	1.130（0.830~1.539）
公司职员	0.492	0.282	3.039	0.081	1.636（0.941~2.845）	0.052	0.322	0.026	0.871	1.054（0.560~1.982）
个体工商户	-0.187	0.204	0.843	0.359	0.829（0.556~1.237）	0.072	0.242	0.089	0.765	1.075（0.669~1.727）
农民/农民工	-0.362	0.141	6.534	0.011	0.697（0.528~0.919）	-0.168	0.151	1.236	0.266	0.845（0.628~1.137）
离退休人员	-1.138	0.643	3.133	0.077	0.320（0.091~1.130）	-0.562	0.818	0.471	0.492	0.570（0.115~2.835）
待业	-0.759	0.254	8.920	0.003	0.468（0.285~0.770）	-0.313	0.323	0.937	0.333	0.732（0.388~1.378）
学生	0.168	0.234	0.514	0.474	1.182（0.748~1.870）	0.108	0.264	0.166	0.684	1.114（0.663~1.870）
家庭人均月收入（以<500元为参照）
500~1 000元	0.024	0.147	0.026	0.872	1.024（0.767~1.367）	0.232	0.143	2.613	0.106	1.261（0.952~1.669）
1 001~3 000元	0.010	0.147	0.004	0.947	1.010（0.757~1.346）	0.400	0.145	7.559	0.006	1.491（1.122~1.983）
3 001~5 000元	0.355	0.162	4.820	0.028	1.426（1.039~1.957）	0.264	0.165	2.548	0.110	1.302（0.942~1.801）
>5 000元	0.557	0.185	9.037	0.003	1.746（1.214~2.510）	1.036	0.216	22.98	<0.001	2.819（1.845~4.305）
自评健康状况（以好为参照）
比较好	-0.456	0.115	15.671	<0.001	0.634（0.506~0.795）	-0.229	0.124	3.416	0.065	0.795（0.623~1.014）
一般	-0.712	0.102	48.329	<0.001	0.491（0.402~0.600）	-0.676	0.105	41.248	<0.001	0.509（0.414~0.625）
比较差	-0.912	0.196	21.577	<0.001	0.402（0.273~0.590）	-0.972	0.216	20.207	<0.001	0.378（0.248~0.578）
差	-0.943	0.344	7.506	0.006	0.389（0.198~0.765）	-1.052	0.448	5.503	0.019	0.349（0.145~0.841）
慢性病患病情况（以未患病为参照）
患病	0.081	0.111	0.534	0.465	1.085（0.872~1.349）	-0.108	0.116	0.869	0.351	0.898（0.715~1.127）
对网络健康信息态度（以不相信为参照）
不确定	0.052	0.140	0.138	0.710	1.053（0.801~1.386）	-0.195	0.141	1.905	0.167	0.823（0.625~1.085）
有些相信	0.604	0.131	21.152	<0.001	1.830（1.414~2.367）	0.236	0.132	3.207	0.073	1.267（0.978~1.641）
相信	1.393	0.172	65.623	<0.001	4.026（2.874~5.639）	1.207	0.167	52.527	<0.001	3.345（2.413~4.637）
非常相信	0.963	0.344	7.810	0.005	2.618（1.333~5.143）	1.337	0.377	12.566	<0.001	3.808（1.818~7.976）

县域居民数字健康素养现状及影响因素的城乡对比研究

A Comparative Analysis of the Current Situation and Influencing Factors of Digital Health Literacy among County Residents

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[2]	刘翔, 陈红, 崔睿, 郭志超, 李盼盼, 曹子龙, 纪伊晴, 俞文雅. 特大城市儿童早期发展一致性与差异性：一项回顾性队列研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(11): 1411-1421.
[3]	杨芳婷, 徐俊风, 杨琴, 马英芝, 周玲, 肖江琴. 健康生态学视域下慢性阻塞性肺疾病急性加重期患者无法忍受不确定性现状及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(11): 1434-1440.
[4]	彭骏, 丁静林, 郝辰业, 吴骋, 朱荣慧, 顾春光, 管文琦, 万辉. 线上与线下培训对老年人数字健康素养提升效果的随机对照研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(10): 1348-1353.
[5]	刘婧琳, 张洁, 宋晓坤, 李博乐. 2014—2024年贝林妥欧单抗上市不良事件信号挖掘与影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(08): 1077-1088.
[6]	曹磊, 刘学春, 江伟, 陈炎, 严孙宏, 杜静. 颞肌横截面积和颞肌厚度预测急性缺血性脑卒中患者肌肉衰减状态的研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(08): 997-1007.
[7]	田颖, 潘殿柱. 慢性阻塞性肺疾病急性加重期患者并发肾功能受损的相关因素分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 885-892.
[8]	王宥匀, 宋明莎, 李春生, 乔慧. 后扶贫时代宁夏农村居民慢性病患者健康贫困脆弱性及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 922-928.
[9]	刘姗, 李飞, 孟浩东, 杨娟, 乔慧. 后扶贫时代宁夏外出务工人群的健康贫困脆弱性及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 929-935.
[10]	杨娟, 刘姗, 李飞, 孟浩东, 乔慧, 谢永鑫. 宁夏农村中老年人健康冲击的动态监测及影响因素研究：基于全面脱贫前后14年四期随访数据的实证研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 914-921.
[11]	雷淳心, 张曦亚, 张燕, 陈嘉琪, 刘子菡, 罗静, 陶庆文. 原发性干燥综合征燥瘀互结证患者临床特点及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(06): 718-725.
[12]	夏莹, 吴新日, 张彩琴, 洪忻. 基于"生命八要素"评分的社区居民心血管健康分布及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(05): 597-605.
[13]	奚谦, 申颖, 赵璨, 纪舒妤, 彭厚瑄, 覃金琼, 王璇, 郑艳萍, 左延莉. 乡镇卫生院住院患者多重慢病共患模式、住院服务利用及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(04): 498-508.
[14]	赵雪姣, 李娟, 李雨洁, 卢婷, 先丽红, 颜欢. 中国脑卒中后认知障碍患病趋势及影响因素的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(03): 380-392.
[15]	赵颖颖, 苏萍, 陈巧巧, 逄锦宏, 施婕, 王雅倩, 李秋春, 何蕊言, 王玥, 陈学禹, 于媛媛, 迟蔚蔚. 多种慢性病对年龄相关性黄斑变性风险的影响及其交互效应研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 213-218.