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新冠疫情背景下医务人员职业倦怠影响因素分析

2020-03-08朱靖胡丹李静娴杨旸

东南大学学报(医学版) 2020年6期
关键词:职业倦怠医务人员量表

朱靖,胡丹,李静娴,杨旸

(1.南京医科大学附属江宁医院 医务处,江苏 南京 211100;2.南京医科大学 医政学院,江苏 南京 211100)

“倦怠”一词最初由精神科医生Freudenberger在1974年提出,用于描述应对工作压力而产生的精神上的疲惫或耗竭[1]。Maslach等学者将职业倦怠定义为个体不能有效应对工作而产生的长期性心理反应,包括情绪衰竭、去人性化、成就感低落3个维度[2-3]。职业倦怠不仅会对个体的工作效率和离职倾向产生巨大的消极影响[4],而且是个体焦虑、抑郁,以及罹患部分生理性疾病的危险因素之一[5]。既往研究表明,职业倦怠与医务人员的职业健康、医患关系以及医疗服务质量关联密切[6]。因新型冠状病毒(以下简称新冠)肺炎疫情防控需要,医务人员在过去几个月时间里长期处于高强度、高压力的工作环境中,职业倦怠风险显著提高。本研究以南京市某新冠疫情定点筛查医院的医务人员作为研究对象,了解其职业倦怠现状,分析在突发公共卫生事件背景下医务人员职业倦怠的影响因素,为提高医务人员的工作质量和维护医务人员的身心健康提供数据参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

以南京市某三甲综合医院在职医务人员作为调查对象。纳入标准:(1) 本院职工;(2) 从事医疗相关工作;(3) 了解调查意义并签署知情同意书。剔除标准:在新冠疫情期间长期休假而未正常参加工作者。采用分层比例抽样方式,以医院科室、职称、岗位、职务等作为分层依据,以50%设定抽样构成比,合计纳入研究对象1 247人。

1.2 研究方法与内容

2020年3月至4月期间,采用自行设计的结构式问卷进行调查,内容主要包括社会人口学特征、工作相关信息、职业倦怠量表等。由医院组织向全体医务人员宣传本研究的目的、意义、流程及研究内容。课题组通过与各部门、科室领导协调,确定调查时间和方式。调查员经课题专家组统一培训后对医务人员开展问卷调查。在该院工作的医务人员,由调查员指导进行现场调查;支援外单位工作的医务人员则通过网络平台填写问卷。所有调查问卷完成后即时审核纠正。

1.3 测量工具

职业倦怠评估采用由李超平[7]团队翻译的中文版职业倦怠量表MBI-GS(maslash burnout inventory-general survey)。量表包括3个维度15个条目:情绪衰竭(emotional exhaustion)5个条目,评价情绪疲惫和情感资源耗竭;人格解体(depersonalization)4个条目,评价对待他人或工作消极、刻薄的分离态度;个人成就感低落(reduced personal accomplishment)6个条目,评价工作成就感的降低程度。量表评分采用Likert七级计分法,以0~6分表示各条目内容发生的频率,0分代表几乎从不发生,6分代表几乎每天发生。情绪衰竭和人格解体部分正向计分,成就感低落部分反向计分。职业倦怠得分标准如下:职业倦怠得分=情绪衰竭×0.4+人格解体×0.3+个人成就感低落×0.3[8]。

根据职业倦怠评分,将研究对象分为无职业倦怠(0~1.49分)、中度倦怠(1.50~3.49分)和重度倦怠(3.50~6.00分)3类。

1.4 统计学处理

采用Epidata 3.1软件建立数据库,SPSS 22.0软件进行统计分析。计量资料以±s或中位数和四分位数间距[M(P25,P75)]描述,组间比较采用成组t检验或Wilcoxon秩和检验;计数资料以例数和构成比描述,组间比较采用χ2检验。医务人员职业倦怠影响因素分析以MBI-GS量表总分为因变量,连续性变量和有序多分类变量直接纳入单因素分析;无序多分类变量设置哑变量后纳入单因素回归模型。将单因素线性回归P<0.1的自变量纳入多重线性回归模型,设置哑变量的无序多分类变量采用进入法,其他自变量采用逐步法进行多因素筛选。所有统计分析以双侧检验P<0.05判定差异具有统计学意义。

2 结 果

2.1 医务人员基本信息

共计1 247名调查对象,男332人,女915人,平均年龄32岁,未婚者占33.92%,硕士及以上学历者占31.52%。经对比分析,不同性别的医务人员在人口学相关特征方面的差异均具有统计学意义,见表1。

表1 新冠疫情期间医务人员社会人口学特征分析及不同性别间比较

2.2 医务人员疫情防控期间工作信息

本研究中,医务人员从事医疗相关工作以及在本单位从事医疗工作的中位时间分别为8年和5年,77.39%的研究对象来自临床科室,有副高级及以上职称者214人,占17.16%。截至参与调查时,医务人员连续工作中位时间为10 d,最长的已连续工作超过90 d 未休假。不同性别的医务人员在参与防控工作和防疫期间工作强度变化的构成上差异无统计学意义,其余工作特征的差异均有统计学意义,见表2。

表2 新冠疫情期间医务人员工作相关信息及不同性别间比较

2.3 医务人员职业倦怠量表得分及分类情况

经MBI-GS量表测评,疫情防控期间医务人员的职业倦怠得分均数为1.53分。发生职业倦怠的医务人员占48.83%,其中25人被判定为重度职业倦怠。对比职业倦怠分类及各维度得分发现,不同性别医务人员的职业倦怠分类构成存在差异;此外,男性医务人员在情绪衰竭方面的倦怠程度较女性医务人员更加严重,见表3。

表3 新冠疫情期间医务人员MBI-GS量表得分及分类情况不同性别间比较

2.4 医务人员职业倦怠影响因素分析

以医务人员职业倦怠得分作为因变量,与医务人员的人口学特征、工作信息等自变量分别进行单因素线性回归。经筛选,学历分类、本单位工作时间、从事医疗相关工作时间、对薪酬体系的满意度以及参与新冠疫情防控工作按P<0.1标准纳入多重线性回归模型。多因素分析结果显示,对薪酬体系的满意度、从事医疗工作的时间、学历以及疫情期间参与防控工作是调查对象职业倦怠的主要影响因素,见表4、5。

表4 医务人员职业倦怠相关因素分析变量赋值

表5 医务人员职业倦怠相关因素的多重线性回归结果

3 讨 论

医务人员因其工作性质、工作环境、服务对象等特点,是职业倦怠的高发人群[9]。在此次新冠肺炎疫情的防控和医疗工作中,部分医务人员长时间处于高负荷工作状态,职业倦怠发生风险可能进一步加剧。因此,在兼顾疫情防控和医院诊疗工作的复杂背景下,控制职业倦怠发生,维护医务人员的职业健康,对于疫情防控效果以及医院的长远发展意义重大。

既往研究表明,医务人员的职业倦怠发生率处于较高水平[10-11]。本研究中,医务人员职业倦怠的总体发生率为48.83%,与Xu等[8,12]的研究结果接近。说明在新冠疫情期间,医务人员工作环境、压力等因素的改变并没有显著增加职业倦怠发生的风险。这提示突发公共卫生事件对医务人员职业倦怠的影响机制复杂,并非单一的危险或保护因素。

从职业倦怠的评分来看,男性医务人员情绪衰竭维度的得分显著高于女性医务人员。情绪衰竭在职业倦怠研究中主要指个人情绪资源的耗尽,主要表现为工作压力大、缺乏动力、劳累以及工作中持续性的紧张和挫折感[2]。不同性别医务人员在情绪耗竭维度得分上的差异说明,新冠疫情期间男性医务人员可能承受着更大的工作负担。这提示在突发公共卫生事件背景下,男性医务人员的职业健康需要更多关注。

医务人员职业倦怠的多重线性回归模型中,学历和从事医疗工作的时间与职业倦怠的关联在既往研究中已有相关报道。职业倦怠程度会伴随工作任期的增加而逐步下降[13]。受过高等教育的医务工作者通常对工作的期望更高,当期望不能满足时会引起工作满意度下降,从而导致工作倦怠[14]。对薪酬体系的满意度反映了医务工作者对个人劳动价值的认可。若薪酬体系无法客观体现个人的劳动价值,必然会影响医务人员的工作满意度和积极性[15],从而增加职业倦怠发生的风险。既往研究表明,更高的工作量通常预示着更高水平的职业倦怠[16]。然而在新冠疫情期间参与防控工作,特别是调往其他部门参与防控能够显著降低医务人员的职业倦怠评分,说明调整工作环境和内容对职业倦怠有缓解作用。此外,抗击新冠疫情使得公众对医务人员的职业尊重显著提升,医患关系缓和,医务工作的社会价值评判提高。这在一定程度上激发了医务人员的使命感和责任感,提高了职业认同和归属感[17],对缓解医务人员在突发公共事件背景下的职业倦怠效果显著。

本研究存在一定的局限性。由于新冠疫情的特殊背景,医务人员承担的职责各不相同,部分医务人员可能因工作原因无法参与研究,因此研究存在一定的选择偏倚;此外,由于研究属于横断面设计,研究所得相关因素只能提示关联而无法与医务人员职业倦怠进行因果推断。后续研究考虑在疫情逐步得到控制时,对同一批医务人员进行第二次测试,通过对比研究更加客观地评价突发公共卫生事件对医务人员职业倦怠的影响。

综上所述,为减轻医务人员职业倦怠,提高卫生服务质量,医疗单位需要注重薪酬制度设计的科学和公平性,体现医务人员劳动价值。此外,应在科学安排工作任务、提供充足发展空间的基础上,完善对医务人员的社会支持[18],强化心理干预,提高医务人员的职业荣誉感、使命感和认同感,提高医疗服务质量,为今后更好地应对突发公共卫生事件打下基础。

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