Введение
В последние годы пациенты становятся все более активными участниками процесса оказания медицинской помощи. Развитие сети Интернет наряду с повышением цифровых навыков пользователей делает их компетентными в некоторых вопросах медицинского обслуживания. Современные исследователи отмечают рубежный этап середины нулевых, когда вместе с революцией web 2.0, произошел переход от «информированного пациента» (informed patient) к «активно участвующему пациенту» (participative patient) [Gardiner, 2008]. Формированию такого пациента способствует переформатирование аптечной сети, когда большинство аптек перестают быть производством лекарственных препаратов, превращаясь в обычный ритейл широко рекламированных и легко узнаваемых фарма-брендов с доступными рекомендациями фармацевтов–консультантов [Emmerton, 2009].
Ответственное самолечение, по мнению представителей Всемирной организации здравоохранения, концептуализировавших это понятие более 50 лет назад, является разумным применением самим пациентом лекарственных средств, находящихся в свободной продаже (безрецептурно), с целью профилактики или лечения легких расстройств здоровья до оказания профессиональной врачебной помощи. Некоторые эксперты опускают в ответственное самолечение указание на ожидание профессиональной врачебной помощи, полагая при этом, что такой комплекс мер могут проводить не только граждане, но и семьи, а также сообщества (в том числе виртуальные) в целях укрепления здоровья, профилактики и лечения заболеваний, а также восстановления здоровья после болезней [ЯгудинаР.И.,, 2018].
Подобные социальные практики, кажущиеся на первый взгляд удобным и доступным вариантом самопомощи, безусловно, связаны со значительными рисками, сопряженными с неверным диагнозом, неправильной дозировкой, отсутствием у обывателя представления о взаимодействии препаратов и их побочных эффектах, аллергическими реакциями, латентным протеканием более серьезного невыявленного заболевания и соответствующей отсрочкой надлежащего его лечения, осложнениями, резистентностью к антибиотикам и, в конечном счете, финансовыми последствиями [Ruiz, 2010].
Согласно результатам опроса ВЦИОМ, в допандемийной России треть россиян занималась самолечением. Пандемия COVID-19 ускорила вовлеченность людей в поиск информации о своем здоровье посредством сети Интернет, привела к росту практик самолечения во всем мире [Ayosanmi, 2022]. В результате этого в постпандемийной России 81% респондентов готовы взять на себя ответственность за собственное здоровье, его поддержание и профилактику [ПоповичЛ.Д.,, 2021]. Главными причинами такого поведения россияне называют недостаток времени и маловыраженность симптомов, когда проще обратиться к аптечному фармацевту, чем записываться на прием к врачу [Rusu, 2022], а наиболее распространенным потреблением во всех возрастных группах является потребление анальгетиков, жаропонижающих и противовоспалительных препаратов, за которыми следуют антибиотики [Pfaffenbach, 2010].
Целью настоящего исследования являлась адаптация шкалы онлайн-поиска информации о здоровье (Online Health Information Seeking Scale, OHISS) на российской выборке с установлением взаимосвязей с такими киберфеноменами, как думскроллинг, киберхондрия и зависимость от социальных сетей.
Метод
Участники исследования. Опрос был проведен с помощью сервиса Toloka.AI. В исследовании приняли участие 1025 респондентов в возрасте от 12 до 80 лет (M = 37,9, Me = 36, SD = 11,7), среди них были преимущественно женщины, респонденты, состоящие в официальном браке, и респонденты с низкой степенью религиозности, средним уровнем дохода и высшим образованием.
Инструменты. Участники заполнили анкету, содержащую следующие инструменты:
- Шкала онлайн-поиска информации о здоровье (Online Health Information Seeking Scale, OHISS) включает 4 утверждения для оценки частоты использования Интернета в целях поиска информации медицинского характера [Zhu, 2023]. Для обеспечения достоверных результатов была установлена функциональная эквивалентность русскоязычной и англоязычной версий OHISS с помощью метода прямого и обратного перевода [Brislin, 1986]. Текст русскоязычной версии OHISS представлен в Приложении.
- Шкала думскроллинга (Doomscrolling Scale, DS) содержит 15 утверждений, оценивающих склонность пользователей социальных сетей обращать внимание на негативную информацию в своих новостных лентах (например, о кризисах, трагедиях, катастрофах) [МаксименкоА.А.,, 2022; Sharma, 2022].
- Шкала тяжести киберхондрии (Cyberchondria Scale) включает 15 утверждений, измеряющих склонность к постоянному конструированию диагнозов с помощью информации из Интернета: (I) навязчивость (навязчивые мысли и действия в поисках информации о заболеваниях); (II) чрезмерность (чрезмерное количество времени, затрачиваемое на поиски одних и тех же симптомов); (III) дистресс (негативные эмоциональные реакции, связанные с поиском информации о заболеваниях); (IV) недоверие врачам (выбор между мнением врачей и информацией, полученной в результате онлайн-поисков); (V) перестраховка (сопоставление результатов онлайн-поисков с мнением медицинских работников) [Дейнека, 2023; Barke, 2016].
- Бергенская шкала зависимости от социальных сетей (Bergen Social Media Addiction Scale, BSMAS) содержит 6 утверждений, измеряющих такие компоненты зависимости, как (I) значимость (обеспокоенность зависимым поведением); (II) толерантность (рост частоты и увлеченности использованием социальных сетей); (III) изменение настроения (поведение, связанное с попыткой облегчить негативные эмоциональные состояния); (IV) рецидив/потеря контроля (неспособность контролировать использование социальных сетей); (V) абстиненция (дискомфорт, связанный со сниженным или отсутствующим доступом к социальным сетям); (VI) конфликт/проявление дезадаптации (пренебрежение прочими видами деятельности, собственными и чужими потребностями ради использования социальных сетей) [ШубинС.Б. Психологические, 2020; Andreassen, 2012].
Анализ данных. Статистический анализ данных был осуществлен в программе Jamovi 2.3.21 с помощью методов описательной статистики, конфирматорного факторного анализа, коэффициентов α-Кронбаха и ω-Макдональдса, коэффициента корреляции r-Пирсона, t-критерия Стьюдента, однофакторного дисперсионного анализа ANOVA.
Результаты
В таблице 1 показана описательная статистика для пунктов русскоязычной версии OHISS. Показатели эксцесса и асимметрии оказались в диапазоне значений, предполагающих нормальность распределения данных.
Таблица 1. Описательная статистика для пунктов русскоязычной версии OHISS
|
Пункт OHISS |
M |
SD |
Эксцесс |
Асимметрия |
|
Пункт 1 |
2,83 |
1,17 |
0,959 |
0,079 |
|
Пункт 2 |
2,54 |
1,16 |
0,888 |
0,264 |
|
Пункт 3 |
3,01 |
1,24 |
1,070 |
0,253 |
|
Пункт 4 |
2,83 |
1,18 |
1,010 |
0,069 |
Примечание. M = среднее; SD = стандартное отклонение; эксцесс при стандартной ошибке 0,153; асимметрия при стандартной ошибке 0,076.
Однофакторная структура показала неприемлемое соответствие данным за счет неудовлетворительного показателя RMSEA (CMIN (2) = 35,1, p < 0,001; CFI = 0,981; TLI = 0,942; SRMR = 0,021; RMSEA = 0,127 (90% CI 0,092-0,166)). Оригинальная модель показала приемлемое соответствие данным после внесения ковариации между ошибками пунктов № 2 и № 3 (CMIN (1) = 6,34, p = 0,012; CFI = 0,997; TLI = 0,981; SRMR = 0,009; RMSEA = 0,072 (90% CI 0,027-0,130)). В таблице 2 показаны факторные нагрузки пунктов русскоязычной версии OHISS.
Таблица 2. Факторные нагрузки пунктов русскоязычной версии OHISS
|
Пункт OHISS |
Факторная нагрузка |
Стандартная ошибка |
|
Пункт 1 |
0,789 |
0,033 |
|
Пункт 2 |
0,695 |
0,036 |
|
Пункт 3 |
0,861 |
0,035 |
|
Пункт 4 |
0,747 |
0,034 |
Русскоязычная версия OHISS оказалась внутренне согласованной (α-Кронбаха = 0,845; ω-Макдональда = 0,847).
Показатели по OHISS были статистически значимо позитивно взаимосвязанными с показателями думскроллинга, киберхондрии и зависимости от социальных сетей. В таблице 3 показаны взаимосвязи между показателями по OHISS и другим методикам.
Онлайн-поиск информации о здоровье не был связан с возрастом респондентов (r = 0,006, p = 0,842), их уровнем дохода (F (4, 110) = 1,99, p = 0,101) и уровнем образования (F (5, 136) = 1,52, p = 0,187). Более частому онлайн-поиску информации о здоровье были подвержены женщины (t = 6,53, p < 0,001), респонденты, состоящие в браке с раздельным проживанием (F (5, 187) = 2,89, p = 0,016), и респонденты, считающие себя довольно религиозными (F (3, 211) = 6,96, p < 0,001). В таблице 4 приведены показатели онлайн-поиска информации о здоровье в зависимости от социально-демографических особенностей респондентов.
Таблица 3. Взаимосвязи между показателями по OHISS и другим методикам
|
Показатели |
Онлайн-поиск информации о здоровье |
|
Думскроллинг |
0,250 (0,191-0,306) |
|
Киберхондрия |
|
|
Навязчивость |
0,349 (0,294-0,402) |
|
Чрезмерность |
0,582 (0,540-0,622) |
|
Дистресс |
0,439 (0,388-0,487) |
|
Недоверие врачам |
0,136 (0,075-0,195) |
|
Перестраховка |
0,355 (0,300-0,407) |
|
Зависимость от социальных сетей |
|
|
Значимость |
0,265 (0,207-0,321) |
|
Толерантность |
0,304 (0,248-0,359) |
|
Изменение настроения |
0,279 (0,222-0,335) |
|
Рецидив/потеря контроля |
0,245 (0,187-0,302) |
|
Абстиненция |
0,245 (0,187-0,302) |
|
Конфликт/проявление дезадаптации |
0,221 (0,162-0,279) |
Примечание. Все корреляции значимы на уровне p < 0,001. В скобках указан 95% доверительный интервал.
Таблица 4. Социально-демографические особенности онлайн-поиска информации о здоровье
|
Социально-демографические особенности |
n |
M |
SD |
|
Пол |
|
|
|
|
Женский |
578 |
11,9 |
3,86 |
|
Мужской |
446 |
10,3 |
3,84 |
|
Степень религиозности |
|
|
|
|
Очень религиозный |
51 |
10,7 |
5,10 |
|
Довольно религиозный |
284 |
11,9 |
3,86 |
|
Не очень религиозный |
428 |
11,3 |
3,69 |
|
Совсем не религиозный |
261 |
10,4 |
3,98 |
|
Уровень дохода |
|
|
|
|
Очень высокий |
72 |
10,9 |
4,30 |
|
Высокий |
287 |
11,45 |
4,00 |
|
Средний |
580 |
11,22 |
3,80 |
|
Низкий |
62 |
11,02 |
3,95 |
|
Очень низкий |
23 |
8,87 |
4,38 |
|
Уровень образования |
|
|
|
|
Среднее образование |
327 |
10,97 |
4,20 |
|
Неполное высшее образование |
126 |
10,91 |
4,08 |
|
Базовое высшее образование (бакалавр) |
160 |
11,64 |
3,61 |
|
Полное высшее образование (специалист) |
283 |
11,48 |
3,71 |
|
Полное высшее образование (магистр) |
112 |
11,10 |
3,78 |
|
Аспирантура, ученая степень |
16 |
9,56 |
4,38 |
|
Семейное положение |
|
|
|
|
В официальном браке |
450 |
11,1 |
4,05 |
|
В гражданском браке |
170 |
11,4 |
4,04 |
|
В разводе |
128 |
11,3 |
3,81 |
|
В браке с раздельным проживанием |
48 |
12,5 |
2,78 |
|
Без опыта брачных отношений |
196 |
10,7 |
3,77 |
|
В статусе вдовы/вдовца |
32 |
11,6 |
4,23 |
Обсуждение результатов
Полученные с помощью шкалы онлайн-поиска информации о здоровье (Online Health Information Seeking Scale, OHISS) зарубежными коллегами эмпирические результаты позволяют дополнить и сопоставить результаты, полученные в настоящем исследовании.
Во-первых, русскоязычная версия OHISS надежна и валидна. Она обладает приемлемыми показателями внутренней согласованности, факторной и конвергентной валидности [Hernández, 2020]. Данные показатели позволяют считать адаптированную шкалу психометрически обоснованным диагностическим инструментом и рекомендовать ее для решения практических и исследовательских задач.
Во-вторых, поиск медицинской информации в Интернете позволяет пересмотреть традиционные модели взаимоотношений между пациентом и поставщиком медицинских услуг и стратегии коммуникации, для того чтобы адаптироваться к меняющейся демографической ситуации, поскольку это значимо влияет на отношения между пациентом и врачом в зависимости от того, обсуждает ли пациент эту информацию с врачом, а также от их предыдущих отношений [Tan, 2017].
В-третьих, подобные отношения сопряжены с комплексом рисков, касающихся онлайн-поиска информации медицинского характера, и составляют на примере онкопациентов следующие семь ключевых факторов: (I) социально-демографические характеристики (возраст, пол, образование, доход, этническая принадлежность и язык); (II) психосоциальные аспекты (психологическое благополучие, потребность в личном контакте, мотивация, поддержка); (III) доступность (доступ в Интернет, место жительства); (IV) качество и количество информации (объем, достоверность); (V) стадия рака и симптомы (время с момента постановки диагноза, наличие симптомов); (VI) аспекты, связанные с медицинскими работниками (взаимоотношения с пациентами и мнения о медицинской информации в Интернете); (VII) цифровая грамотность (навыки работы с компьютером и общий уровень грамотности) [Ferraris, 2023].
В-четвертых, наряду с информационной поддержкой, пациенты нуждаются в эмоциональной поддержке [Zhao, 2022], которая должна компенсировать нарастающую тревожность, возникающую у людей, подверженных думскроллингу и киберхондрии, а также зависимости от сети Интернет, в том числе социальных сетей. Оставление пациента один на один с избыточной медицинской информацией содержит несоизмеримо большие риски и может спровоцировать стресс и ряд сопряженных состояний с соответствующими последствиями.
В-пятых, исследователи оценивают надежную медицинскую информацию о заболеваниях детей как крайне актуальную для родителей, которые тревожатся о здоровье детей значительнее, чем о собственном. Изучение данной проблемы продемонстрировало существенные дефициты в имеющейся информации в сфере электронной педиатрии и релевантной онлайн-информации соответствующего характера [Kubb, 2020].
В-шестых, способность молодежи как особого возрастного сегмента, имеющего повышенные цифровые навыки и поисковую онлайн-активность, самостоятельно определять актуальность медицинской онлайн-информации (на примере COVID-19) связывается исследователями с их психическим здоровьем и психологическим благополучием [Rouvinen, 2023]. В этой связи актуальным становится вопрос факт-чекинга и умения критически оценивать и фильтровать информацию в сфере здравоохранения, что позволяет избегать распространения недостоверных или вредных сведений и способствует улучшению психического здоровья и повышению уверенности в своих знаниях. При этом способность различать достоверные и недостоверные источники информации помогает молодым людям избегать стресса, вызванного неверными сведениями о заболеваниях и методах их лечения. Умение ориентироваться в информационном потоке способствует формированию у молодежи навыков самоконтроля и саморегуляции.
В-седьмых, беременные женщины, здоровье которых сопряжено с риском, довольно часто обращаются к онлайн-ресурсам в поисках необходимой медицинской информации, которую исследователи разделяют на три основных этапа: до беременности, во время беременности и после родов, выделяя несколько основных типов информационных потребностей, начиная с надежного подтверждения беременности и заканчивая клиническими рекомендациями профильных специалистов [Lu, 2021].
Выводы
- Русскоязычная версия шкалы онлайн-поиска информации о здоровье (Online Health Information Seeking Scale, OHISS) надежна и валидна и может быть рекомендована для использования в научных и практических целях.
- Более частый онлайн-поиск информации о здоровье связан с более высокими показателями думскроллинга, киберхондрии и зависимости от социальных сетей.
- Россияне редко пользуются медицинскими приложениями даже в ситуациях, когда сталкиваются с проблемами, связанными со здоровьем.
- Причинами низкой поисковой активности могут быть барьеры, связанные с низкой технологической грамотностью населения, опасения по поводу утечки личной информации и персональных данных, низкая степень доверия к специалистам.
- Преодоление этих барьеров требует комплексного подхода со стороны медицинских учреждений, государственных органов и общественности (развития инфраструктуры, обучения населения и медицинских работников и т.д.).