电子健康素养与焦虑和抑郁有关COVID-19大流行期间在尼日利亚:横断面研究

1。介绍

冠状病毒2019年(COVID-19)大流行疾病对身体和心理健康有显著影响(1)。和是一个新兴的风险因素的慢性疾病,如高血压、糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏疾病(2),包括衰弱急性COVID-19后遗症(3,4)。虽然COVID-19不利影响身体健康,一系列的心理问题与大流行的直接和间接影响。普遍的心理压力、失眠、心理压力后COVID-19全球据报道在20%和30%之间(5)。同样,在尼日利亚,各种研究报道尼日利亚人在大流行期间之间的一系列心理问题,包括焦虑、抑郁、失眠和社会支持不足(6- - - - - -9)。风险因素与心理压力增加有关流感大流行期间包括年轻的年龄组(≤40年),女性性别,先前的心理健康问题,失业、学生地位,经常接触社交媒体或新闻相关COVID-19 (10)。

电子健康(电子健康)包括与健康有关的服务和信息交付或加强通过互联网或相关卫生技术(11),包括能力评估健康信息从电子资源获得和使用是什么学会解决或解决健康问题(12)。COVID-19流行增加了全球电子健康和移动健康(mHealth)使用与屏幕时间大幅增加(13)。在尼日利亚,数字设备的使用显著增加COVID-19大流行期间14)。尼日利亚在非洲最大的手机市场,拥有1.996亿移动连接截至2022年3月(15);因此,手机已经在尼日利亚寻求健康信息资源以及在许多低收入和中等收入国家(16)。

COVID-19提出了重要挑战电子健康素养的效用,为世界卫生组织和其他机构警告称强烈反对有关;“过多的信息,快速蔓延的误导和捏造新闻,图片,视频,,像病毒一样,具有高传染性,呈指数级增长,和破坏公共卫生措施,导致不必要的生命损失”(17)。异常高的体积和快速的进化COVID-19 pandemic-related信息,错误信息和虚假信息,导致了公众的普遍混乱和严重和致命的健康和社会后果,进一步侵蚀信任科学18)。已经有了猜测,这些可能导致焦虑,增加心理压力,自杀意念和精神健康恶化(19)。然而,高电子健康素养也为信息的快速传播提供了机会和可能有助于保证安全,帮助人们做出更好的与健康有关的决定(20.)。

健康的电子健康素养和互联网的使用可能与更好的心理健康。先前的报告显示的报告电子健康素养和抑郁之间的负相关,失眠、创伤后障碍(21)。提高电子健康素养已经推荐解决心理压力(22)。尼日利亚人的心理健康是不利影响在大流行期间(9,23)。高互联网和社交媒体的使用在尼日利亚,检查电子健康素养COVID-19大流行期间及其贡献的心理成果是很重要的。这是至关重要的沟通和缓解策略规划和防范未来流行病或危机。因此,本研究旨在:评估电子健康素养之间的关系和心理的结果在尼日利亚COVID-19大流行期间;检查效果修改年龄,性别,和地理差异在这些协会;为未来的准备和调查居民的偏好。

我们假设不会有重大的关联电子健康素养和焦虑,抑郁,COVID-19和恐惧,在调整了年龄、性别、受教育程度和就业。

2。方法

2.1。研究设计和人口

在尼日利亚这个横断面研究的一部分国际横断面研究社会认知COVID-19和偏好的影响未来的准备。横断面设计帮助洞察人口特征和行为在一个给定的时间(24),它被认为是适合本研究的研究人员感兴趣的调查电子健康在尼日利亚人流感大流行期间使用。斯特罗布横断面报告指导方针在本研究报告之后。这项研究是大学的机构审查委员会批准的香港/香港医院管理局西方集群(UW 20 - 272)。额外的细节研究报告公布的协议(25)。参与者招募从六个地缘政治区在尼日利亚北部中心,北东、北西、南东,南南,西南通过一个在线调查使用方便和滚雪球抽样方法。

2.2。采样、招聘和数据收集

入选标准为研究包括尼日利亚人谁能懂英语。尽管尼日利亚有超过250个民族,每个民族都有土著语言,英语是交流的国家语言(26)。同样,参与者与互联网接入和使用社交媒体平台包括在内。这是因为证据表明增加互联网和社交媒体使用COVID-19大流行期间(14)。人不到18年,non-Nigerians,尼日利亚人不驻留在数据收集时,和那些被排除在研究是认知受损。估计的样本量计算是基于普遍的健康问题。保守的场景为50%,误差在95%置信区间为5%,需要385名受试者(25)。然而,数据收集一直持续到590年受访者招募提供一个更广泛的代表性。

社交媒体平台首选招聘方法达到参与者在6个地缘政治区域,特别是WhatsApp, Facebook、Twitter、LinkedIn和Instagram。参与者招募各大专院校和国家青年服务集团(NYSC)营地在不同地区在尼日利亚促进表示(27)。最初,我们方便取样参与者然后打雪仗,鼓励参与者分享调查与他们的朋友和家人。采用这种抽样和招聘策略由于COVID-19大流行,限制进入参与者。这种策略也改善了访问大量的参与者,因为人们可以在舒适的参与调查他们的地理位置。大专院校和国家青年服务集团(NYSC)营地包括尼日利亚人来自不同地理区域、年龄、性别、种族和文化群体。参与者被鼓励与他们的朋友和家人分享调查。参与者同意参与被要求同意之前他们得到完整的调查。每调查参与者,1港元(约合0.13美元)捐赠给红十字会为每个完成问卷回答者的区域。数据收集周期长达3个月。

进行了数据收集使用' COVID-19对恐惧和健康的影响(保健)问卷(28),在Qualtrics平台上推出。仪器已经验证,和心理属性的研究协议(25)。尼日利亚的调查中,上下文相关的验证问题是补充道:“拉各斯的首都是什么?“加强内部效度;调查也试点测试,以确保一致性和对调查项目的理解。在线调查包括一个验证码,以确保受访者实际参与者,不是自动化的用户或机器人。数据收集是2021年1月和3月之间进行的。问卷部分包括社会人口特征与八项年龄、性别、婚姻状况、职业状况、社会地位,怀孕状态(如适用),和家庭的大小。恐惧规模5分李克特量表上有八个项目;高总分数表明恐惧水平。这个规模是改编自一个先前的研究在尼日利亚的量表的阿尔法0.90 (29日)。e-health素养量表(eHEALS)有八个项目,评估电子资源和渠道的信息寻求行为有关COVID-19 5分李克特量表上爆发,暴露在追求各种与健康有关的信息,感知可信度的准确性,和有用的信息,定位准确的信息的信心。eHEALS的可靠性已被证实在尼日利亚,在先前研究的量表的阿尔法0.92 (30.)。PHQ-4规模有两项测量焦虑、抑郁和其他两个测量四点李克特量表。更高的分数表明更高层次的焦虑和抑郁。PHQ-4量表的可靠性已被证实在先前的研究在尼日利亚大学生良好的两次试验法的可靠性评分(r = 0.894,p< 0.001)(31日)。参与者还被要求排名最重要的准备未来的大流行;这些都是;在线咨询医生(如缩放、Skype),即时个性化健康建议通过在线聊天机器人,电话健康咨询、在线课程、即时串流课程(如缩放、Skype),接受健康信息通过电子邮件、接收卫生信息通过短信(例如,短信,WhatsApp),从社交媒体获得健康信息(如Facebook, Instagram, Twitter),从移动应用程序接受健康信息,得到医学规定在一个社区医院访问/后续制药、医药交付、网上购物、食品交付。其他部分的问卷包括COVID-19生活方式和健康的影响。仪器的开发和验证已发表(25)。

2.3。统计分析

数据分析使用占据统计软件包和R编程。数据是精心组织,并进行了全面的质量控制过程,以确保其准确性和完整性,包括检查缺失的反应,重复和不一致。随机缺失的数据确定失踪(MAR)和被排除在最终的分析。eHEALS量表的得分总和得到一分为二成“低”和“高”使用减少≥26点(32)。心理状况、焦虑和抑郁是源自PHQ-4规模;anxiety-a和得分的前两项PHQ-4规模得到和一分为二成“不焦虑”和“焦虑”的使用减少点≥3。同样,抑郁,最后两项的得分总和PHQ-4规模得到一分为二成“抑郁”和“萧条”使用减少≥3点(33)。害怕的得分总和COVID规模也派生并使用减少≥16.5点(一分为二34)。描述性统计总结了使用频率和百分比或均值和标准差是适用的。我们描述了参与者的特征对电子健康素养水平进行了统计处理,性别,年龄,和地区。我们安装逻辑回归分析评估电子健康素养之间的关系(预测)和心理的结果,特别是抑郁,焦虑,害怕COVID-19,调整了年龄、性别、教育和就业不。我们进行了亚组分析使用逻辑回归和交互方面评估电子健康素养之间的关系和心理的差异结果按年龄、性别、地理区域、和卫生保健工作者的地位。一个事后Bonferroni调整调整用于多个比较;Bonferroni阈值为每个亚组分析是α水平(0.05)除以成对测试的数量。描述性统计也用于参与者的反应最重要的准备未来的大流行,显示在李克特图表。

2.4。道德的考虑

伦理研究是寻求并获得批准,已报道研究协议(20.)。作者尊重所有道德义务通过提供在线信息研究以及同意表格。参与者被要求确定如果他们理解知情同意的内容表示相同的在线。访问在线问卷之前,参与者被要求表明他们是否愿意继续进行调查。参与者被清楚地提醒他们的权利自愿参与。绝对是一个参与者被迫参与这项研究。同时,数据隐私和机密性保证每IRB法规和国家伦理准则。所有数据都存储在有密码保护的服务器上符合国家隐私法。

3所示。结果

3.1。样本特征

参与者特征分层所示通过电子健康素养水平表1。这项研究涉及590人,其中56%是女性,38%是30年以上,63%的人至少学士学位,53%就业,54%住在西南地区。结果抑郁和焦虑,55%报道抑郁,55%报道焦虑。参与者健康素质高的更有可能是女性,至少有一个学士学位,就业,生活在中国西南地区。有性别、年龄、地区差异的样本(补充表S1,S2)。

3.2。电子健康素养和心理的结果

大约83%的样本电子健康素养很高。电子健康素养高,抑郁的几率低66%(调整后的优势比优势:0·34;95%置信区间,0.21 - -0.56)和焦虑(优势比,0.34;95%置信区间,0.20 - -0.54),在考虑了年龄,性别,教育和就业。没有观察到的统计COVID-19电子健康素养和恐惧之间的联系(表2)。

我们观察到电子健康素养之间的关系和心理的差异结果按年龄,性别,和地理区域(补充表S4- - - - - -S6)。协变量占后,男性、高电子健康素养与抑郁症的几率要低56%(优势比,0.44;95%可信区间,0.22 - -0.88)和焦虑的几率低68%(优势比,0.32;95%置信区间,0.16 - -0.65),而对于女性来说,高电子健康素养与抑郁症的几率要低87%(优势比,0.27;95%可信区间,0.13 - -0.55)和焦虑的几率低67%(优势比,0.33;95%置信区间,0.11 - -0.24;图1一个;补充表S4)。Bonferroni纠正利润率情节展示了焦虑和抑郁的概率由性别(电子健康素养图2)。

电子健康素养不高与抑郁,焦虑,或害怕COVID-19在18 - 24岁的人;然而,25 - 29岁的人中,有82%(优势比,0.18;95%置信区间,0.07 - -0.42)和76%(优势比,0.24;95%可信区间,0.11 - -0.53)较低的抑郁和焦虑的可能性,分别。在人年龄超过30年,焦虑的几率是62%(优势比,0.38;95%可信区间,0.16 - -0.91)低识字率高电子健康相比电子健康素养较低(图1 b;补充表S5)。Bonferroni纠正利润率情节展示了焦虑和抑郁的概率通过电子健康素养年龄类别(图3)。

参与者在中北部地区,高电子健康素养与22%(优势比,0.78;95%可信区间,0.58 - -0.99)降低抑郁症的几率和28%(优势比,0.72;95%可信区间,0.56 - -0.92)低的几率COVID-19的恐惧。对于那些生活在西北、高电子健康素养与43%(优势比,0.57;95%置信区间,0.32 - -0.99)和40%(优势比,0.60;95%可信区间,0.42 - -0.86)降低抑郁和焦虑的可能性,分别。人生活在南方地区高电子健康素养是33%(优势比,0.67;95%置信区间,0.49 - -0.91)和32%(优势比,0.68;95%可信区间,0.51 - -0.93)不太可能分别报告抑郁和焦虑;而抑郁的几率(优势比,0.90; 95%CI, 0.82–0.99) and anxiety (aOR, 0.90; 95%CI, 0.83–0.99) was 10% lower for persons living in the Southwest with high eHealth literacy (图1 c;补充表S6)。没有电子健康素养之间的关系和心理的差异结果的医疗工作者状态(图1 d)。Bonferroni纠正利润率情节展示了焦虑和抑郁的概率通过电子健康素养区域(图4)。

3.3。为未来的大流行防备eHealth-related策略

许多的策略被评为重要(图5)。大流行防范策略的最重要的参与者医学交付(极/非常重要,60%;重要,30%),接受健康信息通过短信(极/非常重要,58%;重要,31%)、在线课程(极/很重要,58%;重要,30%),食品外卖(极/很重要,55%;重要,30%)和接受健康信息从社交媒体(极/非常重要,54%;重要的是,32%;图2)。

4所示。讨论

我们检查了电子健康素养之间的关系和心理的结果在COVID-19大流行在尼日利亚。我们的研究显示五个主要结论;首先,大部分参与者高电子健康素养水平。第二,自我报告的焦虑和抑郁的患病率也很大。第三,高电子健康素养是降低焦虑和抑郁的可能性,第四,有年龄、性别、电子健康素养之间的关系和地理差异和心理的结果。最后,eHealth-related医学交付等策略,通过短信接收卫生信息,在线课程强调未来的大流行防范策略一样重要(图5)。这些发现具有重要意义在尼日利亚通过数字技术改善精神健康服务。

我们的研究结果对高电子健康素养,可以解释为增加手机使用在尼日利亚流感大流行期间报告(14,35)。这类似于来自不同国家的结果报告流感大流行期间使用手机增加(36- - - - - -38)。我们的研究结果还表明,参与者电子健康素养高的更有可能是女性,至少有一个学士学位,被雇佣,住在西南地区。这是全等与先前的结果在西南,尼日利亚,女性显示更高知识水平与男性相比(39)。这是类似的结果在土耳其的一项研究发现,女性比男性有更高水平的电子健康素养,因为他们感到自信和更有能力同时在线寻找信息(40)。本研究发现在电子健康素养在尼日利亚,地区差异,西南电子健康素养高于其他地区(39)。这也在其他的研究报告,可能反映了英语教育,英语语言能力,更高的互联网接入和增加接触可靠的医疗信息,人在这个地区获得Kuyinu et al。(39)。

自我报告的焦虑和抑郁的患病率在这个研究与以往的研究报道一系列心理问题在尼日利亚人在大流行期间(6- - - - - -9)。这表明需要的干预措施,以解决心理问题在这个人口。同样,作为一个高e-Health素养在这项研究中,参与者被报道手机提供此类干预措施可以被认为是一个平台,作为证据显示,心理干预通过手机有有益的心理影响(41)。

我们发现一个协会之间的几率更高的电子健康素养和更低的抑郁和焦虑。以前的研究报道电子健康素养和抑郁之间的负相关性,提高电子健康素养可能有助于保持良好的心理健康(21,22)。精神卫生服务严重稀疏在尼日利亚,和相关的歧视依然存在(42)。因此,很可能人访问在线心理健康信息的来源,这可能是用来帮助管理他们的焦虑和抑郁。没有观察到电子健康素养和恐惧之间的统计关联COVID-19在我们的研究中;这可能归因于该国提高公众意识COVID-19预防43)。此外,电子健康素养水平高的人可以更好地访问可信COVID-19健康信息,不太容易受到错误信息可能会引发恐惧和焦虑(44)。高移动应用在尼日利亚和电子健康素养水平提供一个重要机会,推进心理健康意识,鼓励在尼日利亚精神卫生服务(45)。电子健康literacy-informed干预也可能被用来解决其他健康问题在尼日利亚;这些包括验证有关传染病的信息;自我管理的慢性疾病通过数字手段(例如,高血压诊断和管理培训通过一个应用程序)。利用高电子健康素养提高心理结果在尼日利亚干预可能是一个重要的机会。

有年龄、性别和地域的差异在电子健康素养之间的关系。电子健康素养高的女性,焦虑和抑郁的可能性也比男性要低。这证实了其他研究已经表明,女性,不到75岁,有一个与电子健康素养相关的高等教育(22)。这种差异的原因尚不清楚,在未来的研究可以探讨。观察到的区域差异在我们的结果凸显了需要改善互联网增加受教育程度和电子健康素养干预之外的其他地区的西南地区。有高比例的医务工作者在我们的示例中,这组和高电子健康素养可能用于高级培训的卫生工作者,特别是在危机和人道主义情况。

未来流行策略支持参与者的结果进一步支持尼日利亚卫生technology-backed干预措施的必要性。医学交付,接受健康信息通过短信、在线课程、食物交付和接受健康信息通过社交媒体被认可为战略重要准备未来的流行病和危机。这些大多是数字干预措施,可以大大有助于改善尼日利亚人的健康;上下文之间的伙伴关系专家,比如卫生保健工作者和数字内容专家可能进一步推进这类干预措施(45)。重要的是,这些干预措施也迎合人受教育水平较低和低电子健康素养。这可能包括通过平台像WhatsApp提供健康信息,这是在尼日利亚人有限的数字素养中更普遍。快速创新的数字医疗技术,改进医疗保健访问显示高功效在高收入国家。然而,访问这些全球卫生技术并不公平,尼日利亚等LMICs经历全球健康差异更大的规模。因此,需要相互的创新,即。,bidirectional, and iterative exchange of ideas, resources, and innovations to address shared health challenges across diverse global settings (46)。

我们的研究应该解释在这些限制的背景下。首先,这是一个横断面设计;因此,没有世事。第二,调查最初的设计在香港和最初可能没有包括尼日利亚在原始上下文;然而,修改了某些调查项目适应尼日利亚上下文。第三,我们的研究的参与者从西南地区大多是年轻人,这可能导致了高水平的电子健康素养观察;因此,来自本研究的发现可能不是可概括的尼日利亚人识字率较低,非社会媒体用户和老年人。第四,调查管理数字化,并有可能进一步排除人有限的数字文化。然而,这项研究具有更多的优点。首先,据我们所知,这是第一个研究电子健康素养和焦虑和抑郁之间的关系在尼日利亚的样本。 In addition, we employed various recruitment strategies to ensure that participants from different regions of the country were represented in the sample.

我们的发现具有重要意义发展的干预来解决精神卫生服务在尼日利亚的稀缺性。高电子健康素养在尼日利亚和使用智能手机和移动应用程序使尼日利亚适合数字卫生干预措施的环境。Participants-endorsed策略准备未来的大流行可能通知医疗政策的重要政策选择。通过社交媒体策略,如收到可靠的卫生信息平台。未来的干预策略可以利用数字化工具和平台提供远程心理健康服务和合并其他慢性疾病。考虑到极低的性能和排名尼日利亚卫生系统(47,48),这些干预措施有一个高潜力加强初级卫生保健系统,并保证获得保健。一个例子可能包括使用移动应用程序实现远程咨询和精神病学服务平台,和远程医疗平台,提高访问、可用性和利用医疗服务。这样的策略可以多管齐下解决几个条件;例如,这样的远程平台也可以包括远程监控的代谢疾病条件(例如,远程血压监测),双向消息传递提供者和病人之间,等。这些数字工具应该协同设计与病人和联合卫生保健提供者,卫生系统领导,政策制定者和其他利益相关者,而且应该优先考虑简单的设计与考虑电子健康素养等人经历壁垒低,有限的宽带接入或智能手机,等。关键是数字干预解决卫生公平,而不是导致数字鸿沟不断扩大。重要的是,需要卫生政策,推进远程医疗在尼日利亚和数字卫生干预措施的实施,确保公平资助卫生系统在不同地区的国家改善获得卫生服务。

5。结论

总之,我们的研究显示高电子健康素养样本尼日利亚的成年人。自述焦虑和抑郁患病率也明显高面对普遍的经济和结构性困难和有限的对精神卫生服务的访问。高电子健康素养与心理焦虑和抑郁的结果。电子健康literacy-informed干预可以投资于处理一些紧迫的健康问题在尼日利亚和准备未来传染病和健康危机。年龄、性别和地区差异观察当前重要的干预措施的机会。此外,数码解决方案专注于医学交付,接受健康信息通过短信、在线课程、等,是重要的健康technology-backed干预在尼日利亚的机会。尼日利亚环境可能适合数字卫生干预措施来增加获得精神卫生保健服务由于该国的高智能手机使用和电子健康素养,如本研究的结果所示。重要的是,需要卫生政策,促进远程医疗在尼日利亚和数字卫生干预措施的实施,保证公平的卫生系统的资金在不同地区的国家为了提高获得卫生服务。

数据可用性声明

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。

道德声明

研究涉及人类受试者进行审核和批准通过香港大学/香港医院管理局西方集群(UW 20 - 272)。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。

作者的贡献

EC、MH KL, JW, DF构思设计的学习和研究的想法。OA,呆子,如果,杰和OO导致招聘和数据收集。JL导致数据收集和管理。OO的国别数据进行数据分析和可视化。OA, KA、畸形儿和OO写了初稿。所有作者的文章和批准提交的版本。

确认

作者承认并感谢所有参与者参加了这项研究。我们也感谢人协助招聘和数据收集。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2023.1194908/full补充材料

引用