解夢瑤,張金華,劉 瑞,常紅娟
新鄉醫學院,河南 453003
在以人的健康為中心的護理模式的指導下,現代護理工作的內容已由疾病護理轉變為整體護理,對護理工作者提出了更深層次的要求,要求其不僅可進行基礎護理,更需要提供心理支持[1]。共情又譯作移情、通情、感情移入、同理心等,由德國哲學家Robert Vischer 首次提出,是指個體由于理解了他人的情緒而產生與之相似的情緒體驗,是個人能夠以他人為中心,識別他人的觀點,并能親身體驗他人情緒的心理過程[2]。共情是護理人員應具備的重要品質之一[3],護士的共情能力可以幫助其在臨床工作中從病人角度正確地感知自己和病人的情緒,并能準確地識別和評價病人的情感和狀況,形成有效的心理干預,最終促進護患關系的和諧發展。護理本科生作為未來護理隊伍的主力后備軍,其職業態度的形成、角色人格的發展都會貫穿其整個職業生涯[4]。作為一名護理本科生,應樹立共情的觀念,培養共情意識,從而順利完成從護理專業的學生向護理工作人員角色的平穩過渡。護生共情能力水平通常按照臨界值來劃分,很難識別群體中個體之間的異質性,導致干預措施也缺乏精準性。潛在類別分析(latent class analysis,LCA)是一種以個體為中心的分析方法,根據個體在每個項目上的得分概率來判斷個體的潛在特征分類,并了解各類型人員的分布和占比,有助于對不同特征類別人群采取有針對性、更為精準的干預[5]。這種基于概率模型的分類方法不但能夠保證劃分出來的各類之間差異最大,類別內部差異最小,而且還能利用客觀的統計指標去衡量分類的準確性與有效性。鑒此,本研究選用潛在類別的分析方法,對護理本科生共情能力進行分析并找出不同的影響因素,并提出針對不同潛在類別的干預措施,以期高校為不同潛在類別的護理本科生共情能力的培養制定精準的干預方法。
1.1 研究對象 采用整群抽樣法,于2021 年3 月選取河南省5 所高校2020 級護理本科生900 人為研究對象。納入標準:在讀全日制護理本科生;自愿接受本次問卷填寫,回答真實有效。排除標準:2020 級專升本護理本科生。
1.2 調查工具
1.2.1 一般資料調查表 在查閱文獻的基礎上,研究者自行設計調查問卷,內容包括年齡、性別、睡眠狀況、月經周期是否規律、是否擔任過班干部、同學間關系、是否曾經閱讀過有關共情類的書籍、是否參加過提高共情能力的課程等條目。
1.2.2 中文版人際反應指數量表(Interpersonal Reactivity Index-Chinese Vension,IRI-C) 該量表最初由美國學者Davis[6]于1980 年編制,并被廣泛應用于醫學生共情能力的研究。之后我國學者張鳳鳳等[7]對其進行了翻譯和修訂,最終形成中文版本。該量表共22 個條目,包括觀點采擇、個人痛苦、想象力、同情關心4 個維度。所有條目均采用Likert 5 級評分法,從“不恰當”到“很恰當”分別賦值0~4 分,其中條目2、條目5、條目10、條目11、條目14 采用反向計分。量表總分為0~88 分,得分越高,表明被試者共情能力越強。本研究量表的總Cronbach's α 系數為0.892,各維度Cronbach's α 系數為0.736~0.926。
1.3 調查方法 由研究者向本科護生解釋此次的調查目的、問卷填寫方法以及注意事項,征得其同意后,由護生獨立匿名完成問卷。所有問卷選擇在課間發放,并當場回收、檢查,若有遺漏項,請被調查者當場補全。本研究共發放問卷900 份,有效問卷863 份,有效回收率為95.88%。本次問卷采用雙人錄入,然后進行校正,以確保問卷錄入準確無誤,雙錄入有分歧時用原始問卷核對。錄入完成后,由調查小組負責人進行數據整理,核查問卷重復數據,標記缺失值,與原始問卷進行核對后對存在問題的數據進行修正。
1.4 統計學分析 采用SPSS 27.0 統計軟件包進行統計分析,定性資料以頻數、百分比(%)表示,組間比較采用χ2檢驗;符合正態分布的定量資料以均數±標準差(±s)表示,3 組及以上組間比較采用方差分析;影響因素分析采用Logistic 回歸分析;檢驗水準α=0.05。采用Mplus 8.0 進行潛在類別分析,首先將人際反應指數量表各條目原始得分0 分、1 分、2 分合并,原始得分3 分、4 分合并,分別轉化成0 分、1 分計分的分類數據;從1 分開始建立模型,然后逐步增加類別數量,通過適配性檢驗和差異檢驗選擇最佳擬合模型[8]。潛在類別適配檢驗指標包括對數似然函數值[Log like-hood,Log(L)]、赤池信息準則(Akaike information criterion,AIC)、貝葉斯信息準則(Bayesian information criterion,BIC)以及經樣本校正的BIC(sample sizeadjusted BIC,aBIC),其統計值越小表示模型擬合得越好,多數研究使用BIC 指標作為模型適配度比較的指標,一般選擇BIC 值最小的模型為最佳模型;熵值(entropy)用來評估分類的精確度,越接近1 表示分類越精確。羅-夢戴爾-魯本校正似然比(Lo-Mendell-Rubin,LMR)和基于Bootstrap 的似然比檢驗(BLRT)2 個指標比較潛在類別模型的擬合差異,P值達到顯著表示第k個模型擬合程度優于第k-1 個模型。待確定最佳擬合模型后,對潛在類別進行命名。
2.1 調查對象一般資料及共情能力得分情況 本研究共納入863 名護理本科生,男126 名,女737 名,年齡17~21(20.15±1.33)歲。其中睡眠狀況良好634 名(73.46%),睡眠狀況一般208 名(24.10%),睡眠狀況差21 名(2.43%);月經規律652 名(75.55%),月經不規律85 名(9.85%)(男生除外);曾經閱讀過有關共情能 力 的 書 籍398 名(46.12%),未 曾 閱 讀465 名(53.88%);參加過提高共情能力的課程的同學共106名(12.28%),未參加過相關課程的同學共757 名(87.72%)。護理本科生共情能力總分46.60 分,處于中等水平,觀點采擇維度得分最高(13.41 分),個人痛苦維度得分最低(8.88 分)。
2.2 護理本科生共情能力潛在類別分析 以單類別基線模型為起點,每次增加1 個類別,探索能夠充分解釋護理本科生共情能力指標之間關系的最小潛在類別數,當類別數目C=4 時,模型不能被識別。表1 列出了從C=1 到C=5 不同類別數目模型適配估計結果??梢钥闯觯S著潛在類別數的增加,AIC、BIC 逐漸減小,當潛在類別數為3 時,熵值最理想,且BIC 較??;當潛在類別數為4 時LMR 不再呈顯著水平,表示模型3擬合效果最佳。因此,綜合考慮選擇3 個潛在類別的分類,每個類別歸屬于該潛在類別的平均概率為92%~93%,表明可信度較高。

表1 護理本科生共情能力的潛在類別模型適配指標
3 個潛在類別在人際反應指數量表4 個維度上的條件概率分布情況見圖1。潛在類別分組中C1 類別在觀點采擇維度的得分概率最高,而在個人痛苦維度的得分概率最低,這一類別包含379 名(43.92%),屬于容易站在他人的角度看待問題,但個人痛苦程度較低的群體,可以把這一類別命名為高觀點采擇-低個人痛苦組;C2 類別在所有條目上的得分概率均較低,這一類別包含242 名(28.04%),可以把這一類別命名為低共情能力組;C3 類別在大部分條目上處于中高水平,這一類別包含242 名(28.04%),故把這一類別命名為高共情能力組。

圖1 護理本科生共情能力3 種潛在類別在4 個維度上的條件概率分布圖
2.3 影響護理本科生共情能力潛在類別的單因素分析 結果顯示,不同潛在類別組睡眠情況、運動頻率、月經規律情況、班級排名、和同學間關系、是否閱讀過共情類書籍的護生人數比較,差異均有統計學意義(P<0.05),見表2。

表2 3 個潛在共情能力類別中護理本科生不同特征分析 單位:人(%)
2.4 護理本科生共情能力潛在類別的非條件Logistic回歸分析
2.4.1 高共情能力組與低共情能力組的非條件Logistic回歸分析 以高共情能力組為對照組,低共情能力組為試驗組,將方差分析中有統計學意義的因素作為自變量進行Logistic 回歸分析。結果顯示,睡眠情況不好、月經不規律是導致護生低共情能力的危險因素。見表3。

表3 高共情能力組與低共情能力組影響因素的非條件Logistic 回歸分析
2.4.2 高共情能力組與高觀點采擇-低個人痛苦組影響因素的非條件Logistic 回歸分析 以高共情能力組為對照組,高觀點采擇-低個人痛苦組為試驗組,將方差分析中有統計學意義的因素為自變量進行Logistic回歸分析。結果顯示,與高共情能力組相比,護理本科生和同學間關系不好、未閱讀共情類相關書籍是危險因素。見表4。

表4 高共情能力組與高觀點采擇-低個人痛苦組影響因素的非條件Logistic 回歸分析
3.1 護理本科生的共情能力水平可分為3 個潛在類別 護理教育的目的是以服務臨床為本,提高學生與病人和團隊的共情交流能力是培養的重點目標之一[9]。本研究將護理本科生共情能力分為3 個類別,分別命名為高觀點采擇-低個人痛苦組(C1)、低共情能力組(C2)、高共情能力組(C3)。高共情能力組占28.04%,該類別的護生整體共情能力得分均較高,此類護生更容易站在他人的角度考慮問題。高觀點采擇-低個人痛苦組占43.92%,該類別的護生存在較高的觀點采擇水平,即站在他人角度看問題,但同時又存在較低的個人痛苦水平,即對他人所處的困境或在緊張的人際背景下產生較少自我內在的焦慮感和不適感。低共情能力組占28.04%,這類護生的各維度共情能力水平普遍較低。
3.2 護理本科生共情能力不同潛在類別影響因素的差異性 較高共情能力組護理本科生和同學間關系不好和未閱讀共情類相關書籍是高觀點采擇-低個人痛苦組的危險因素,可能與大學環境相對單純,面對的緊張環境較少及個體閱歷相關。針對此類學生,可鼓勵其積極參加社團活動、增加與人交流的頻率,以逐步提高共情能力[10]。例如,將巴林特小組結合情景劇表演[11]、開設共情培訓課程[12]應用于護理本科生教學中,不僅可豐富與人交流的途徑,接受更加多元的思想理念,開闊其知識面,還可幫助學生有效改善心理狀況,提高其應對能力,進而有助于降低其自身的緊張感和焦慮感[13-14];另外,Soderberg 等[15]以角色扮演的形式,使護理本科生與病人交談、體驗眼神交流,從而以己及人,讓枯燥的知識變得生動起來,亦可促進共情能力的提高。近年來,高校亦積極探索將專業心理培訓與新教學模式結合,例如,將Seminar 教學法應用于諸多護理課程教學中以培養護理本科生的共情能力,取得較大成效[16],這些研究為我國人文關懷護理發展提供新思路,有助于培養符合時代發展的護理本科生。
低共情能力組中,睡眠障礙和月經不規律是危險因素。女性月經是否規律主要受下丘腦-垂體-卵巢軸調節,以及卵巢產生的雌孕激素對下丘腦、垂體的正負反饋作用。整個月經周期中,情緒的規律性波動與體內雌激素和黃體酮的變化有關。在排卵期前后,雌激素達到最高水平,引起積極的情緒,睡眠質量明顯提高;在經前期,雌激素降到最低水平,又引起消極的情緒,睡眠質量明顯下降[17]。國外已有研究表明,睡眠時間短、睡眠質量差與月經不規律有關[18],同時不良的心理健康問題會導致睡眠質量下降[19]。然而,睡眠質量、月經是否規律與共情能力三者間關系尚未見相關報道,需進一步探究其存在的潛在生理學機制。針對低共情能力組,可以從覺察自己的情緒開始,逐步培養其掌握情緒控制技能,首先改善自己的睡眠障礙和內分泌紊亂,讓自身處于一個情緒穩定的狀態,進而實現“由己達人”的共情能力的提高。建議學??梢蚤_設情緒控制技術培訓班或工作坊培養護生覺察、控制自己情緒的能力。另外,可以開展護理信息學、護理人工智能、循證護理等護理交叉學科的學習,給予其跨學科探究活動的支持[20],從而培養知識面廣、綜合素質高、能力強的學生,為將來避免從事情緒勞動較多的職業做準備。
本研究通過潛在類別分析法將護理本科生的共情能力分為高觀點采擇-低個人痛苦組、低共情能力組以及高共情能力組3 類;高觀點采擇-低個人痛苦組、低共情能力組和高共情能力組有不同的影響因素,故從護理教育者的視角,根據護生的不同特點,在培養時采取差異化干預措施,積極引導護生培養共情理念,靈活運用多樣化的干預策略,實現精準化干預,不僅對臨床實習的預教育起到積極作用,亦對護生正確認識自身人格特質,幫助其從護生向護理人員角色轉變,為將來建立良好的護患關系打下堅實基礎,從而成為有創造力、全方位發展的護理人才。