胡忠純,胡澤盈,梁冠冕
中國科學院大學附屬腫瘤醫院(浙江省腫瘤醫院),浙江杭州 310022
腫瘤科護士經常面臨著重病或瀕死患者,且家屬對治療和護理抱有較大期望,使護士處于高壓應激狀態,往往表現出較大的工作壓力;同時,隨著二孩政策的開放,越來越多的女性護士選擇生育二胎,但該年齡段的護士也作為護理中堅力量的主體,承擔多重工作責任,生育后返崗面臨更多的工作壓力及工作適應障礙[1],若不能有效應對,長期處于高壓工作狀態,容易產生壓抑等負性情緒,影響心身健康和工作狀態[2]。抗逆力是個人與環境可持續發展研究中的重要概念,指個體為了維持相對穩定的生理功能和心理健康水平,在面對逆境、創傷、悲劇、威脅或重大壓力源時的適應過程,是受挫后回彈、恢復的一種能力,可以隨著環境和相關因素的改變而變化,較強的抗逆力對克服壓力和適應逆境有良好的促進作用[3]。因此,如何提高腫瘤科二胎返崗女護士的抗逆力,適應返崗角色、環境及人際關系的轉變,有效應對工作壓力,穩定護理團隊建設,成為護理管理的重點。本研究擬調查腫瘤科二胎產后返崗護士的抗逆力現狀,并分析其影響因素,旨在為促進二胎產后返崗護士的心理健康及護理團隊建設提供參考。
選取2019年10月至12月浙江省某三級甲等醫院腫瘤科二胎產后返崗護士為研究對象。納入標準:獲取護士執業資格證書,年齡18~45歲,從事臨床護理工作≥1年,生育二胎并已返崗≥1個月。排除標準:進修護士,實習護士,調查期間外出進修、病假、產假、事假者,患有嚴重疾病者。根據多元回歸分析對樣本量的粗略估計,樣本量一般取變量數的5~10倍。本研究共涉及25個變量,樣本量應為125~250,考慮15%的失訪率,最終確定樣本量為144~288。
1.2.1調查工具
1.2.1.1 一般資料調查表
由研究者自行設計,內容包括年齡、文化程度、月收入、護齡、職稱、聘用形式、工作科室、返崗后工作職務、受孕至分娩的休息時間、分娩結束到上崗的時間、返崗前是否參加崗前培訓、返崗后是否處于哺乳期、返崗后是否享受哺乳假、返崗后是否享受科室的照顧崗位、哺乳結束是否值夜班、一孩年齡。
1.2.1.2 醫護人員抗逆力評價量表
由朱厚強等[4]編制,包括決策應對(6個條目)、人際聯結(4個條目)、理性思維(4個條目)、柔性自適(4個條目)4個維度,共18個條目,采用Likert 5級評分法,1~5分分別表示“完全不符合”至“完全符合”,總分18~90分,分數越高說明個體的抗逆力越強。該量表具有良好的信效度,重測信度為0.880,各維度重測信度0.610~0.785。
1.2.1.3 護士工作壓力源量表
由李小妹等[5]修訂,量表分為護理專業及工作方面的問題(7個條目)、時間分配及工作量問題(5個條目)、工作環境及資源方面的問題(3個條目)、患者護理方面的問題(11個條目)、管理及人際關系方面的問題(9個條目)5個維度,共35個條目。采用4級評分法,從“沒有壓力”至“較大壓力”依次賦值為1~4分,總分35~140分,分數越高表明護士工作壓力越大,該量表具有良好的信效度,Cronbach’sα系數為0.98。
1.2.2資料收集
進入病房調查前征得醫院護理主管部門的同意,由經統一培訓的調查員使用統一的指導語進行問卷調查。調查前向調查對象說明本研究的目的、意義及填寫規范,問卷當場發放,當場回收,回收時調查員檢查問卷,確認無錯填、漏填后收回。
1.2.3統計學方法
將數據導入SPSS 22.0統計學軟件進行數據分析。計數資料采用頻數、百分比表示,計量資料采用均數±標準差表示。采用獨立樣本t檢驗、單因素方差分析比較不同人口學資料的腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力得分差異,采用相關分析法探究腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力和壓力源的相關性,采用多元逐步回歸分析探究腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力的影響因素。
本研究發放問卷250份,回收有效問卷246份,有效回收率98.4%。腫瘤科二胎產后返崗護士的一般資料見表1。
腫瘤科二胎產后返崗護士的抗逆力總分為(50.31±10.64)分,維度得分分別為決策應對(17.81±3.97)分、人際聯結(12.11±2.53)分、理性思維(10.21±2.87)分、柔性自適(10.18±2.82)分。
腫瘤科二胎產后返崗護士工作壓力源總分為(86.02±18.23)分,5個維度得分分別為護理專業及工作方面的問題(18.68±4.24)分、時間分配及工作量問題(15.72±3.52)分、工作環境及資源方面的問題(7.49±2.47)分、患者護理方面的問題(26.00±6.33)分、管理及人際關系方面的問題(18.14±6.17)分。
單因素分析結果顯示,不同年齡、月收入、護齡、聘用形式、返崗前是否參加崗前培訓、返崗后是否享受科室的照顧崗位和一孩年齡的腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力總分比較,差異有統計學意義(P<0.05),見表1。

表1 腫瘤科二胎產后返崗護士一般資料及抗逆力的單因素分析(n=246)
Pearson相關分析結果顯示,腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力及4個維度與工作壓力源及5個維度呈負相關關系(P<0.05),見表2。

表2 腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力與工作壓力源的相關性分析(r)
以腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力為因變量,單因素分析中有統計學意義的變量及工作壓力源各維度為自變量,進行多元逐步回歸分析,自變量賦值見表3。結果顯示,返崗前是否參加崗前培訓、一孩年齡、護理專業及工作方面的問題、管理及人際關系方面的問題4個變量進入回歸方程,可共同解釋總變異量的19.7%,回歸方程為抗逆力=59.398+5.720×返崗前是否參加崗前培訓+2.382×一孩年齡-0.438×護士專業及工作方面的問題-0.390×管理及人際方面關系的問題。見表4。

表3 自變量賦值

表4 腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力的多元逐步回歸分析
本研究顯示,腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力總分為(50.31±10.64)分,處于中等水平,低于袁曉莉等[6]對醫護群體抗逆力水平的調查結果,說明腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力亟待提升。分析原因可能是袁曉莉等的調查對象為三級醫院和二級醫院的醫護群體,而本次調查對象為三級甲等醫院腫瘤科二胎產后返崗護士,其所處的年齡段可能正是其作為科室中堅骨干力量的階段,該類護士面臨著護理、科研、職稱晉升等多方面壓力,同時在家庭中又扮演著女兒、妻子、母親等多種角色,使其返崗后面臨工作與家庭的雙重壓力更加嚴峻,若兩方面的壓力無法獲得平衡,會使其職業倦怠感增強,抗逆力降低[7]。提示護理管理者應積極關注臨床二胎產后返崗護士的心身健康,注重抗逆力的培養和管理,幫助二胎產后返崗護士更好適應并有效應對返崗后的工作壓力。
3.2.1返崗前是否參加崗前培訓
多元逐步回歸分析結果顯示,返崗前是否參加崗前培訓對腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力具有正向預測作用,即返崗前參加崗前培訓的二胎產后返崗護士抗逆力較強。分析原因可能是護理學科是一個應用型學科及不斷發展的學科,不僅需要扎實的專業知識,也需要熟練的護理操作技能,開展針對性的崗前培訓可以增強產后返崗護士對護理專業知識和護理操作技能的熟悉度,特別是對返崗后新階段的工作有充足的準備,可有效應對工作中的各種挑戰,有利于提高醫院護理人員的專業綜合素質,從而提高了其抗逆力水平。提示護理管理者應積極建立完善的崗前培訓制度及培訓內容,幫助二胎產后返崗護士更好地適應臨床護理工作,增強抗逆力。
3.2.2一孩年齡
多元逐步回歸分析結果顯示,一孩年齡對腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力具有正向預測作用,即一孩年齡越大的護士其返崗后抗逆力越強。分析原因可能是一孩年齡較大的孩子較懂事,家屬也有更多精力幫助護士照看第2個孩子,因此家庭-工作沖突相對減少,抗逆力較高。提示臨床護理管理者應幫助二胎產后返崗護士建立家庭支持系統,緩解家庭工作沖突,合理分配家庭及工作的時間,提高工作效率;家人的關心與幫助也會對二胎產后返崗護士產生激勵作用,減輕其職業壓力,提高抗逆力水平。
3.2.3護理專業及工作方面的問題
多元逐步回歸分析結果顯示,護理專業及工作方面的問題對腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力具有負向預測作用,即在專業及工作方面的問題壓力較大的護士抗逆力越弱。護理專業及工作方面的問題反映了護士晉升、繼續深造、在護理工作中的社會地位及工作獨立性等相關問題。產后返崗的護士在照顧家庭的同時,還需面對職業發展的壓力,以及面對新增的工作人員與不熟悉的患者,在工作上產生了一定程度的心理負荷,影響負性情緒的調節能力及心身健康,若不能及時有效地應對,會減弱抗逆力,導致職業倦怠和離職率升高。提示護理管理者應關注二胎產后返崗且仍有護理專業及工作方面問題的護士,合理配備人力資源,彈性排班,減輕護士的心身壓力,增強抗逆力水平。
3.2.4管理及人際關系方面的問題
多元逐步回歸分析結果顯示,管理及人際方面關系的問題對腫瘤科二胎產后返崗護士抗逆力具有負向預測作用,即在管理及人際關系方面的問題壓力較大的二胎產后返崗抗逆力較弱。二胎產后返崗護士的部分精力會放在兩個孩子身上,在工作中分身乏術,而在管理及人際關系方面有較大壓力的護士,從領導、同事、朋友等方面獲得的支持水平較低,與患者也可能產生一定矛盾,影響醫護、護患關系,在某種程度上會減退工作積極性,弱化工作狀態,從而產生焦慮和倦怠感[8-9],因此抗逆力較弱。提示護理管理者應重視管理及人際關系方面的問題對產后返崗護士造成的心身影響,重視團隊文化建設,開展減壓知識培訓及訓練,給予人文關懷,促進同事間的情感支持,減輕二胎產后返崗護士在管理和人際關系上的壓力,增強抗逆力水平。
本研究采用便利取樣的方法對部分地區的三級甲等醫院腫瘤科護士進行了初步調查,樣本量較局限,不能夠代表所有二胎產后返崗護士的情況。將來可逐步擴大調查范圍,調查不同等級醫院、不同學科專業的二胎產后返崗護士群體,并結合質性研究深度挖掘強有力的信息,為該人群的人力資源管理提供更好的研究依據及干預方向。