曹志輝，陳麗麗，張金燕，鄭賀英，陳桂芝

為了提高護理不良事件的報告率，學(xué)術(shù)界和醫(yī)療機構(gòu)開展了大量研究，并提出了相應(yīng)的干預(yù)措施，然而效果并不理想［1-3］。究其原因在于，既往研究和實踐缺乏權(quán)威理論的指導(dǎo)，未能明確護理人員不良事件報告行為的內(nèi)在驅(qū)動機制。基于此，本研究以計劃行為理論為指導(dǎo)［4］，構(gòu)建了護理人員不良事件報告行為理論模型，并進行了實證檢驗，以期實現(xiàn)對護理人員不良事件報告行為的科學(xué)解釋、預(yù)測和有效干預(yù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2014年4月，以河北省某三級甲等綜合醫(yī)院各臨床科室的436名在職護理人員為研究對象，排除在該院進修或?qū)嵙?xí)的護理人員。

1.2 研究方法

1.2.1 理論模型構(gòu)建 以計劃行為理論為指導(dǎo)，構(gòu)建護理人員不良事件報告行為理論模型 (見圖1)。根據(jù)該理論模型，護理人員的不良事件報告行為決策及其實現(xiàn)過程是復(fù)雜的，既受到內(nèi)部因素的影響，也受到外部因素的影響。其中，內(nèi)部因素主要包括護理不良事件的報告意向、態(tài)度、指令性規(guī)范、描述性規(guī)范和知覺行為控制，外部因素包括個人屬性和外部環(huán)境。

圖1 護理人員不良事件報告行為理論模型Figure 1 Theoreticalmodelofthebehaviorofreportingnursing adverse events

1.2.2 研究假設(shè) 根據(jù)該理論模型，針對護理人員不良事件報告行為與各項內(nèi)部因素之間的關(guān)系，提出3項基本假設(shè)，包括假設(shè)1:態(tài)度、行為規(guī)范 (指令性規(guī)范和描述性規(guī)范)、知覺行為控制對護士的護理不良事件報告行為意圖具有顯著的預(yù)測作用;假設(shè)2:護理不良事件的報告意向在態(tài)度、行為規(guī)范、知覺行為控制對護理不良事件報告行為的預(yù)測中具有中介效應(yīng);假設(shè)3:知覺行為控制能直接預(yù)測護理不良事件報告行為。

1.3 研究工具 為國內(nèi)外通用的量表和自制的調(diào)查問卷，調(diào)查內(nèi)容涵蓋護理人員不良事件報告行為理論模型的各類核心變量:(1)護理人員的基本情況:包括性別、年齡、工作年限、學(xué)歷、職稱、職務(wù)、所在科室等。(2)護士護理不良事件報告行為量表和護理不良事件報告意向量表:兩個量表均采用協(xié)和醫(yī)科大學(xué)田歡歡［5］研制的量表。前者共4個條目，采用Likert 4級評分，最高得分為16分;后者共15個條目，采用二分類評分法，最高分為15分。(3)護士對護理不良事件報告行為的態(tài)度問卷:在文獻回顧和護理人員專題訪談的基礎(chǔ)上，自行編制。該量表由3個條目構(gòu)成，問卷采用Likert 5級評分，最高分為15分。經(jīng)檢測，本問卷內(nèi)容效度 (CVI)為1，內(nèi)部一致性信度Cronbach's α系數(shù)為0.713。(4)護理不良事件報告行為規(guī)范問卷:在文獻回顧和護理人員專題訪談的基礎(chǔ)上，自行編制。該問卷共5個條目，包括指令性規(guī)范和描述性規(guī)范兩部分，分別由3個條目和2個條目組成，問卷采用Likert 5級評分，最高分為25分。經(jīng)檢測，本問卷內(nèi)容效度為1，內(nèi)部一致性信度Cronbach's α系數(shù)為0.813。(5)護理不良事件報告知覺行為控制問卷:采用Evans等［6］研制的護理不良事件報告障礙問卷。該問卷由懲罰性文化、報告系統(tǒng)認知和其他3部分構(gòu)成，分別由5個、5個和2個條目組成，問卷采用Likert 5級評分，最高分為60分。以上問卷或量表均通過自行填寫的方式進行調(diào)查。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 建立Epidata數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)錄入，采用SPSS 13.0統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計描述和分析。不符合正態(tài)分布的計量資料以M(Q)表示，采用Spearman秩相關(guān)、簡單線性回歸和多元線性回歸分析方法。在分析和驗證護理不良事件報告行為意向的中介效應(yīng)時，采用溫忠麟等［7］提出的中介變量檢驗方法和程序。首先，以護理不良事件報告意向為應(yīng)變量，以態(tài)度、描述性規(guī)范、指令性規(guī)范和知覺行為控制作為自變量，進行多元線性回歸分析;其次，以報告行為為應(yīng)變量，報告意向為自變量，進行簡單線性回歸分析;最后，以報告行為作為應(yīng)變量，通過比較加入報告意向變量前后，態(tài)度、描述性規(guī)范和知覺行為控制的偏回歸系數(shù)是否有統(tǒng)計學(xué)意義來分析和驗證報告意向的中介效應(yīng)。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本情況 本研究實際發(fā)放問卷450份，回收有效問卷436份，有效回收率為96.9%。其中，女431例(占98.9%)，男5例 (占1.1%);年齡21～54歲，平均為 (29±6)歲;工作年限1～34年，平均為 (9±8)年;正式在編人員139例 (占31.9%)，合同和聘用人員 297例 (占 68.1%);中專學(xué)歷 64例 (占14.7%)，大專 275例 (占 63.1%)，本科 96例 (占22.0%)，碩士及以上 1人 (占 0.2%);護士 202例(占46.3%)，主管護師166例 (占38.1%)，副主任護師66例 (占15.1%)，主任護師2例 (占0.5%);外科系統(tǒng) 187例 (占 42.9%)，內(nèi)科系統(tǒng) 72例 (占16.5%)，婦科 39 例 (占 9.0%)，急診 25 例 (占5.7%)，ICU 8 例 (占1.8%)，兒科 6 例 (占 1.4%)，其他科室99例 (占22.7%)。

2.2 護理人員不良事件報告行為理論模型及研究假設(shè)的驗證結(jié)果 護理人員不良事件報告行為量表得分為7(8)分;報告意向量表得分為14(3)分;報告行為態(tài)度問卷得分為10(6)分;報告行為規(guī)范問卷得分為11(8)分;知覺行為控制問卷得分為22(20)分。

為了描述和分析護理人員不良事件報告行為理論模型中各核心變量之間的相關(guān)性，本研究首先采用了Spearman秩相關(guān)分析方法，對指令性規(guī)范、描述性規(guī)范、知覺行為控制、態(tài)度與護理不良事件報告行為和意圖進行了相關(guān)分析。結(jié)果顯示，指令性規(guī)范、描述性規(guī)范、知覺行為控制、態(tài)度4類核心變量與護士護理不良事件報告行為和報告意向均存在相關(guān)關(guān)系 (P＜0.05)。此外，護理不良事件報告意向與報告行為呈正相關(guān)關(guān)系(P＜0.05，見表1)。

表1 護理不良事件報告行為、意向與各變量間的相關(guān)分析 (r)Table 1 Correlation analysis between reporting behavior，intention and other variables

為了明確理論模型中各變量之間的線性依存關(guān)系，本研究還分別以指令性規(guī)范、描述性規(guī)范、知覺行為控制、態(tài)度、報告意向為自變量，護理不良事件報告行為為應(yīng)變量，進行了簡單線性回歸分析。結(jié)果顯示，指令性規(guī)范、描述性規(guī)范、知覺行為控制、態(tài)度、報告意向均能預(yù)測護理不良事件報告行為，而且指令性規(guī)范、描述性規(guī)范、知覺行為控制、態(tài)度、報告意向?qū)ψo理不良事件報告行為均具有正向預(yù)測作用。從各模型的決定系數(shù)來看，知覺行為控制、報告意向和態(tài)度對護理不良事件報告行為的預(yù)測作用最強 (見表2)。

為了驗證護理不良事件報告意向在態(tài)度、描述性規(guī)范、指令性規(guī)范、知覺行為控制對護理不良事件報告行為的影響中是否存在中介效應(yīng)，首先，以報告意向為應(yīng)變量，以態(tài)度、描述性規(guī)范、指令性規(guī)范和知覺行為控制作為自變量或預(yù)測變量進行多元線性回歸分析。結(jié)果顯示，指令性規(guī)范的β值經(jīng)檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義 (P＞0.05)，其余自變量β值經(jīng)檢驗均有統(tǒng)計學(xué)意義 (P＜0.05，見表 3)。

表2 護理不良事件報告行為的簡單線性回歸分析Table 2 Simple linear regression analysis of the behavior of reporting nursing adverse events

表3 護理不良事件報告意向的多元線性回歸分析Table 3 Multivariate regression analysis of the intention of reporting nursing adverse events

接下來，以護理不良事件的報告意向為自變量，護理不良事件報告行為為應(yīng)變量進行回歸分析。結(jié)果顯示，報告意向?qū)蟾嫘袨榈摩轮禐?.496，且有統(tǒng)計學(xué)意義 (P＜0.05)，這說明護士的護理不良事件報告意向?qū)蟾嫘袨榫哂蓄A(yù)測作用。

最后，以護理不良事件報告行為作為應(yīng)變量，分別以態(tài)度、描述性規(guī)范、知覺行為控制與報告意向一起作為自變量，構(gòu)建多元線性回歸模型。通過比較加入報告意向變量前后，態(tài)度、描述性規(guī)范和知覺行為控制的偏回歸系數(shù)是否有統(tǒng)計學(xué)意義來考察報告意向在各自變量與護理不良事件報告行為作用中的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，在加入報告意向變量后，態(tài)度和知覺行為控制對護理不良事件報告行為的影響是部分以報告意向為中介作用的，且各影響路徑的決定系數(shù)均有不同程度提高，且有統(tǒng)計學(xué)意義 (P＜0.05)。態(tài)度影響的路徑系數(shù)β從之前的0.597，下降到了之后的0.382;知覺行為控制的β值從0.568，下降到0.418。描述性規(guī)范對護理不良事件報告行為的影響是以報告意向為完全中介的，路徑系數(shù)從有統(tǒng)計學(xué)意義下降到無統(tǒng)計學(xué)意義水平 (見表4)。

表4 報告意向在態(tài)度、描述性規(guī)范、知覺行為控制對報告行為預(yù)測中的中介效應(yīng)分析Table 4 Analysis of the mediation effect of reporting intention in the prediction of reporting behavior by attitude，descriptive norms and perceived control

3 討論

3.1 護理人員不良事件報告現(xiàn)狀及特征 本研究結(jié)果顯示，護理人員不良事件報告率較低;不良事件報告意向較為正向和積極;對不良事件報告行為的評價較為積極，認為不良事件報告行為在一定程度上有助于分析、預(yù)防和控制護理不良事件的發(fā)生率;指令性規(guī)范和描述性規(guī)范對護士造成的壓力均不大;懲罰性文化和護理不良事件報告系統(tǒng)不完善是影響不良事件上報的主要障礙因素。

3.2 護理人員不良事件報告行為模型較好地解釋護士的護理不良事件報告行為 本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，護士對護理不良事件報告的態(tài)度和知覺行為控制對護理不良事件報告行為有直接的預(yù)測作用，同時也通過報告意向?qū)Σ涣际录蟾嫘袨橛虚g接的效應(yīng)。在以往的研究中，學(xué)者并沒有區(qū)分描述性規(guī)范和指令性規(guī)范對報告意向和報告行為的影響。本研究對兩種不同的社會規(guī)范進行區(qū)分，并發(fā)現(xiàn)兩種規(guī)范是以不同的方式預(yù)測護理不良事件報告行為的。指令性規(guī)范直接影響護士的報告行為，描述性規(guī)范則完全是通過報告意向的中介作用來影響報告行為，這說明不同規(guī)范類型對行為的作用機制是不同的。由此可見，實證研究結(jié)果支持了本研究應(yīng)用計劃行為理論構(gòu)建的護理不良事件報告行為理論模型。

3.3 促進護理不良事件報告行為的干預(yù)策略 在計劃行為理論的指導(dǎo)下，以護理人員不良事件報告行為模型為基礎(chǔ)，護理不良事件報告行為態(tài)度、規(guī)范、知覺行為控制對不良事件報告行為意愿和報告行為影響的實證分析結(jié)果為證據(jù)，提出以下促進護理不良事件報告行為的干預(yù)策略:(1)有針對性地開展教育培訓(xùn)活動，提高護士對護理不良事件報告的認知程度;(2)構(gòu)建和完善護理不良事件報告行為的激勵約束機制;(3)完善護理不良事件報告系統(tǒng)，提高護士的護理不良事件報告意向;(4)對已報告的不良事件進行有效分析和結(jié)果反饋可以體現(xiàn)護理人員報告行為價值，進而提高護士的護理不良事件報告意向。

3.4 本研究創(chuàng)新點與不足之處 可能的創(chuàng)新點:基于既往研究的不足，本研究以計劃行為理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建護理人員的護理不良事件報告行為模型，深入理解護理不良事件報告行為的決策機制，并提出促進護理不良事件報告行為的干預(yù)措施。不足之處:調(diào)查樣本僅來自一所醫(yī)院，而且樣本量較小，研究結(jié)論的普適性受到一定威脅。第二，未通過引入結(jié)構(gòu)方程模型來檢驗護理人員不良事件報告行為模型中各自變量之間的相互關(guān)系，所構(gòu)建和驗證的模型略顯粗糙。

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