作为临床护士，有一种职业风险，叫做「共情疲劳」。共情疲劳（Compassionfatigue, CF）是指医护人员长期暴露在与工作相关的压力和同情压力下，而导致的精疲力竭和功能障碍的现象。这种情绪不仅会影响护士的身心健康，还可能威胁到病人的安全。而相比其他科室护士，急诊科护士更容易产生共情疲劳。

 

但如何发现存在共情疲劳呢？导致共情疲劳的相关因素又有哪些？目前，共情疲劳预测模型研究较少，存在样本量小、变量单一、缺乏验证等问题。因此，在护理科研的领域，共情疲劳是一个值得探讨和研究的话题。
为了深入理解和预测急诊科护士的共情疲劳状况，研究人员在国际护理研究杂志（International Journal of Nursing Studies, IJNS）发表了一篇题目为“急诊科护士同情疲劳预测模型的构建与评估”的横断面研究[1]。

 

此研究采用基于逻辑回归分析，确定了导致共情疲劳的相关因素，并建立了一个预测模型，提供了早期识别和干预的实证基础。
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一、研究内容与思路

 

1、研究人群一般情况

 

这项研究以在线问卷调查的形式，收集了2022年7月25日至2022年10月30日期间中国中、西南、南、东部的21家三级医院，共1014名急诊护士的数据。
对1014名参与者的人口学特征、工作相关信息和生活方式特征进行了描述性分析。结果显示，急诊科护士年龄范围为20-50岁(29.59±4.67)岁，多为女性，已婚，没有孩子，且大多数为本科以上护理学历。

 

26.8%的急诊科护士定期进行体育锻炼，16.5%的急诊科护士接受过心理健康方面的培训。
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研究思路1：
目前，共情疲劳预测模型相关研究数量较少，存在样本量小、变量单一、缺乏验证等问题。
对此，研究人员纳入了中国不同地区21家医院，经过筛选，共1014名急诊护士的调查数据。且是有偿、有额外人员监督的情况下完成的问卷，保证了调查问卷的质量及可靠性。

问卷包括了“中国版共情疲劳量表；人口统计、工作相关特征和生活方式问卷；中国护士职业压力量表；中国版工作场所暴力量表”，采用多个量表，排除了因单一量表带来的误差。在进行一项问卷调查时，参与者的一般情况常为必备因素，对此，作者进行了一个简单统计。

 

2、急诊科护士共情疲劳患病率

 

急诊科护士的共情疲劳患病率高达75.9%。
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研究思路2：

研究人员探讨的是急诊科护士的共情疲劳，第一步要做的便是评估患病率。经过中国版共情疲劳量表数据统计，发现患病率高达75.9%。

 

3、与共情疲劳相关的潜在预测因素的单因素分析

 

选择单因素分析中P值<0.05的因素，使用SPSS软件进行共线性诊断，在确认不存在共线性后，进行后续的多因素分析，包括年龄、婚姻状况、子女数、护理经验年限、职称、工作岗位、就业形式、每天平均工作时间、主要工作班次、工作满意度、每天睡眠时间、饮食习惯、参加心理健康培训、职业压力评分、工作场所暴力评分和工作场所暴力程度。此外，研究人员还对连续自变量（年龄、职业压力、工作场所暴力等）进行了多重共线性诊断。
结果表明：自变量间不存在共线性，说明回归分析模型中所有变量不是互相关联的。
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研究思路3：
那是什么因素导致急诊科护士出现共情疲劳？

研究人员从自身因素、生活和工作三方面去细化，共涉及了16个变量，进行了单因素以及多因素分析，发现变量之间不一定互相关联。

 

4、与共情疲劳相关的潜在预测因素的多因素logistic回归分析

 

多因素logistic回归分析显示，以下7个独立预测变量对共情疲劳症状有影响：工作岗位、每日睡眠时间与共情疲劳呈负相关；不良饮食习惯、职业压力和身体骚扰与共情疲劳呈正相关。
此外，多因素二元logistic回归分析结果显示，工作满意度状态和工作场所暴力程度与共情疲劳症状呈负相关。
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研究思路4：

多因素分析发现，一共有7个变量对共情疲劳存在影响。

 

5、共情疲劳预测模型的构建及评价

 

上述7个变量被纳入预测模型作为预测因子：工作岗位、工作满意度、每日睡眠时间、饮食习惯、职业压力评分、身体骚扰评分和工作场所暴力程度。预测模型以列线图（Nomogram）形式呈现，用以定量预测急诊护士共情疲劳的风险概率。

 

例子：一名急诊科护士在医院工作，其工作岗位为“普通护士”，工作满意度“非常不满意”，饮食习惯“差”，睡眠质量“差”，每天睡眠时间“不足6h”，采用《中国护士职业紧张量表》对护士进行评价，总分“75分”（中等压力），身体骚扰“扣1分”，采用中文版工作场所暴力量表对护士进行评价，工作场所暴力程度为“中度”。

 

那么：工作岗位（普通护士）=25 分，工作满意度（非常不满意）=33 分，饮食习惯（差）=17.5 分，每天睡眠时间（≤6h）=7.5 分，职业紧张（75分）=35 分，身体骚扰（1分）=17.5 分，工作场所暴力程度（中等程度）=45分。总分=25+33+17.5+7.5+35+17.5+45=180.5分。最后，通过对每个变量的评分求和，并在总分下方画一条垂直线，获得共情疲劳的预测概率。因此，根据Nomogram模型，急诊科护士产生共情疲劳的风险为90%。
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研究思路5：

将多因素分析获得的7个变量作为预测因子，进行预测模型构建，用于定量评估急诊护士共情疲劳的风险概率。
研究人员在这里将7个变量都囊括了进去，以一个例子清晰的阐述了这个模型如何评估急诊护士共情疲劳风险。

 

6、共情疲劳预测模型的评价

 

在预测模型中，采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对急诊科护士同情疲劳的预测模型进行校准，检验表明预测模型具有较好的校准性。通过Bootstrap重采样方法对列线图的预测精度进行了内部验证，如校准曲线所示，预测模型表明预测概率和实际概率高度一致。
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研究思路6：
既然构建了多因素logistic回归模型后，那肯定需要对其拟合优度、预测能力等进行全面评估。而评估的方法很多，对此，研究人员采用Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线和Bootstrap重采样方法进行一个模型校准度以及模型预测精度的评估，以肯定这个模型的可用性。

 

二、小结

 

研究者通过单变量和多变量逻辑回归分析，找出了与急诊护士共情疲劳相关的潜在预测因素，以此为基础构建了列线图。最后，通过Hosmer-Lemeshow 检验和校准曲线来评估模型的性能，并利用Bootstrap重采样方法进行了内部验证。

 

现阶段，共情疲劳预测模型研究较少，样本量小、变量单一、缺乏验证，且所涉及到的调查问卷种类较少，以至于无法较好地评估共情疲劳。而研究人员以最容易发生共情疲劳的急诊科护士为研究对象，获得了多问卷、多地区调查、较大样本量的数据从而去构建模型，之后采用常用模型评估方法进行检验，具有一定临床意义。

 

参考文献：

 

[1] Xie, Wanqing et al. “Construction and evaluation of a predictive model for compassion fatigue among emergency department nurses: A cross-sectional study.”International journal of nursing studies vol. 148 (2023): 104613. doi:10.1016/j.ijnurstu.2023.104613

 

撰写：MIE

编辑：小饼干