死亡回避（death avoidance）指人們回避與死亡相關的事物與話題，不去面對、思考或討論死亡，忌諱與死亡相關的字眼

。 目前國內(nèi)外尚無職業(yè)死亡回避（professional death avoidance）的統(tǒng)一定義，本研究綜合國內(nèi)外文獻

，將其定義為醫(yī)務人員在工作中，回避患者死亡及與死亡患者相關的事物、話題和想法?！皭核馈薄ⅰ爸M死”是我國文化對死亡最主要的認知，“死亡”常與不祥、晦氣相聯(lián)系，人們常對死亡避而不談，難以坦然面對

。重癥醫(yī)學學會（societies of intensive and critical care）資料顯示，全世界ICU 住院患者的死亡率平均為10%～29%

，ICU 護士與醫(yī)院其他科室的護士相比， 會更高頻率地面對患者死亡。 ICU 護士經(jīng)歷患者死亡時， 可能會產(chǎn)生職業(yè)悲傷，回避作為一種心理防御機制，能在一定程度上幫助ICU 護士免于受死亡、悲傷及無力感的影響

。但死亡回避與護士照顧臨終患者的積極態(tài)度及死亡應對能力呈負相關

，不利于提供高質(zhì)量的臨終護理。目前國內(nèi)外尚無測量職業(yè)死亡回避的量表，多使用死亡態(tài)度描繪量表修訂版（death attitude profilerevised） 的死亡回避維度來評價護士對自身死亡或死亡意象的回避

，缺乏針對性。因此，本研究基于Papadatou等

的醫(yī)務人員職業(yè)死亡回避研究，通過質(zhì)性訪談、文獻研究和護士小組討論對ICU 護士職業(yè)死亡回避進行探索，初步編制ICU 護士職業(yè)死亡回避量表（professional death avoidance scale for ICU nurses，PDAS-IN），并進行了信效度檢驗，以期為準確地評估ICU 護士的職業(yè)死亡回避提供測量工具，為制定針對性的死亡教育培訓方案及工作場所支持策略提供參考。

1 資料與方法

1.1 構建量表條目池 Papadatou 等

的研究指出醫(yī)務人員經(jīng)歷患者死亡時， 會通過回避行為來保護自己免于受喪失和悲傷的影響， 常見的回避行為包括情感封閉或精神麻木、 避免接觸患者及其家屬、將患者物化、投入到工作中。基于此研究，為進一步探索ICU 護士的職業(yè)死亡回避， 本研究以信息飽和為原則， 目的抽樣選取護理過瀕死或死亡患者并在ICU 工作時間＞6 個月的護士進行一對一半結構式訪談， 在選擇研究對象時充分考慮研究對象的代表性，選取不同特征的ICU 護士。根據(jù)預訪談及課題組反復討論修訂形成訪談提綱：（1）您能跟我談談讓您印象深刻的患者死亡時，發(fā)生了什么嗎？ （2）您當時做了什么、說了什么、觀察到什么？ （3）您當時是什么感受？ （4）其他同事是何表現(xiàn)？ 共訪談26 名ICU 護士，每次訪談時間均＞40 min。研究者于訪談結束后24 h 內(nèi)將訪談錄音逐字轉(zhuǎn)錄成文字，使用Colaizzi 七步分析法對訪談資料進行分析， 歸納和提取關于ICU 護士職業(yè)死亡回避的內(nèi)容陳述后，由1 名量表編制專家和1名心理學專家對編碼和主題的恰當性和正確性進行校對。 通過廣泛檢索、閱讀、分析及整理文獻對質(zhì)性訪談結果進行補充， 結果顯示， 在執(zhí)業(yè)過程中，ICU 護士會盡可能地回避照護瀕死患者或目睹患者死亡， 甚至想過要換到少接觸死亡患者的科室。 必須得護理瀕死患者時，ICU 護士會把自己的情感封閉、將患者物化并投入到工作中，以避免與患者建立親近的關系。 在患者死亡后，ICU 護士盡量回避去看或觸碰死亡患者、 接觸死亡患者家屬及與死亡患者相關的物品。 工作結束離開科室后，ICU 護士?；乇苷務摷八伎妓劳龌颊?。 可見，ICU護士的職業(yè)死亡回避是一系列由護理瀕死或死亡患者觸發(fā)的相互關聯(lián)的執(zhí)業(yè)過程行為， 主要發(fā)生在上班期間， 不包含科室之外的患者死亡相關習俗、儀式、想法及行為，有別于個人生活中死亡回避的內(nèi)容和范圍，具有職業(yè)特異性。 本研究以此為基礎，對相關陳述進行歸納、概括、合并后構建了ICU 護士職業(yè)死亡回避量表初始條目池。 ICU 護理專家組織科室14 名ICU 護士對初始條目池進行小組討論，通過頭腦風暴法，對條目池進行了補充和完善。 為與ICU 護士職業(yè)死亡回避真實體驗貼合，同時考慮量表的可操作性，經(jīng)過心理學專家、量表編制專家和研究團隊成員討論， 認為ICU 護士將情感封閉、 回避死亡患者家屬及與死亡患者相關的物品、將患者物化及投入到工作中、討論及思考死亡患者等回避行為， 均可用1～2 個條目表示其含義；回避接觸死亡或瀕死患者，既包括盡量回避照護死亡或瀕死患者， 也包括不可避免得護理死亡或瀕死患者時的回避行為，經(jīng)分析整合，使用6 個條目進行評價； 職業(yè)死亡回避量表各條目共同反映ICU 護士執(zhí)業(yè)過程中的死亡回避， 且驗證性因子分析要求每個因子至少包含3 個條目，故最終確定量表為單維度， 共20 個條目， 采用Likert 5 級評分法，以1 分（非常不符合）～5 分（非常符合）計分，得分越高，表示ICU 護士在工作中面對瀕死或死亡患者時， 更可能產(chǎn)生職業(yè)死亡回避。

高中階段，是我們學習知識的重要階段，我們必須充分意識到學習才是這一階段的主要任務。而理財以及消費，我們可以將其作為生活的調(diào)劑品。很多學生就是由于分不清主次，沉迷于一些股票投資，荒廢了學業(yè)，無法實現(xiàn)全面發(fā)展，這對于學生接下來的發(fā)展是極為不利的。進入到高三階段，學習任務緊急、繁重，我們更要合理的處理學習和理財之間的關系，合理支配時間，及時舍取，適當放棄。

1.2 專家評定內(nèi)容效度 本研究共邀請5 名專家評價量表初始條目內(nèi)容的重要性及表述的適當性，包括量表編制與死亡教育專家1 名，心理學專家1 名，ICU 護理專家2 名，重癥醫(yī)學博士1 名，在線發(fā)送和回收專家評定表。 專家遴選標準為：（1）從事重癥護理、重癥醫(yī)學、心理學、量表編制、死亡教育等相關領域；（2）本科及以上學歷；（3）博士或具有副高及以上職稱；（4）自愿參與本研究。 根據(jù)專家建議， 將條目 “我會盡可能避免接觸死亡患者”改為“我會盡可能避免觸碰死亡患者”，并修改部分表述不簡潔準確、 有歧義的條目后形成了量表初稿。

產(chǎn)業(yè)結構除具有區(qū)域差異性外，也具有動態(tài)差異性，同一區(qū)域三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也不盡相同，東部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，產(chǎn)業(yè)結構升級水平高，中西部地區(qū)相對緩慢，東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構波動性較大（江勝名和吳石英，2017）。就產(chǎn)業(yè)增長速度和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值構成，韓克恩、王璐（2017）使用偏離—份額分析法對東、中、西三大區(qū)域進行分析，發(fā)現(xiàn)東部產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展勢態(tài)良好，中部需推進服務業(yè)以增強產(chǎn)業(yè)間的關聯(lián)性，西部應擴大經(jīng)濟規(guī)模使產(chǎn)業(yè)聚集化。

1.5 統(tǒng)計學方法 本研究直接從問卷星平臺導出數(shù)據(jù)后， 采用SPSS 20.0、ViSta 7.9.2.8、AMOS 22.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)處理和分析。 使用總樣本進行各條目高低分組的差異性檢驗、 各條目及總分的Spearman 相關分析、內(nèi)部一致性、折半信度檢驗，檢驗水準為α=0.05。 使用樣本1 進行探索性因子分析和平行分析（parallel analysis，PA），樣本2 進行驗證性因子分析， 根據(jù)修正指標 （modification indices，MI）進行模型修正。 根據(jù)驗證性因子分析結果中各條目與職業(yè)死亡回避間的路徑系數(shù)，使用Exps 應用程序計算各因子的平均方差抽取量 （average variance extracted，AVE）和組合信度（composite reliability，CR）以評價量表的聚合效度。 采用內(nèi)容效度指數(shù)（content validity index，CVI）評定量表的內(nèi)容效度，包括量表水平的內(nèi)容效度指數(shù)和條目水平的內(nèi)容效度指數(shù)。

2.2.2 探索性因子分析與平行分析 基于特征值＞1，使用主成分分析法和Varimax 旋轉(zhuǎn)，KMO 值為0.934，Bartlett 的球形度檢驗結果顯著（χ

=2429.195，P＜0.001），共提取2 個公因子，因子1 的特征值為9.250，因子2 的特征值為1.082，碎石圖顯示從因子2 開始，因子之間變化較小。 因此，根據(jù)量表編制初始維度及碎石圖，限定抽取1 個因子，使用主成分分析法和Varimax 旋轉(zhuǎn)，各條目共同度均＞0.4，累積方差貢獻率為61.669%（見表1）。進行平行分析以驗證提取1 個因子的準確性， 結果顯示實際測量數(shù)據(jù)的特征值曲線與模擬數(shù)據(jù)的特征值曲線在第1 與第2因子之間相交， 說明第1 個因子解釋的變異與隨機誤差引起的變異具有顯著的區(qū)別（見圖1），第2 個因子，盡管其特征值＞1，但由于無法區(qū)分其變異是由真實情況引起還是由隨機誤差引起， 所以保留的價值不大

。

取5份100 g的藕片，放入300 g水中，分別加入濃度為1.0%，1.1%，1.2%，1.3%，1.4%的硬化劑，在硬化溫度為30 ℃的條件下[15]，硬化2 h，根據(jù)感官評價選擇合適的硬化劑濃度。

研究者在問卷星平臺設置所有選項必填，且1 個IP 地址僅可填寫1 次問卷，以保證調(diào)查資料無重復填寫或漏填的情況。 共發(fā)放問卷438 份，逐份剔除填寫時間＜3 min、規(guī)律作答的49 份無效問卷，有效回收問卷389 份，有效回收率為88.8%，使用SPSS 20.0 隨機抽取194 份問卷作為樣本1，剩余的195 份問卷作為樣本2。 研究對象的年齡為19.0～50.0（29.9±6.0）歲；在ICU 的工作年限為0.7～30.0（6.1±5.1）年；女性330 名（84.8%）；護士118 名（30.3%），護師157 名（40.4%），主管護師93名（23.9%），副主任護師17 名（4.4%），主任護師4 名（1.0%）；無宗教信仰365 名（93.8%），基督教4 名（1.0%），佛教16 名（4.1%），伊斯蘭教1 名（0.3%），其他3 名（0.8%）。

1.3 預調(diào)查 使用量表初稿，于2021 年6 月便利抽樣選擇某醫(yī)科大學1 所附屬三級甲等醫(yī)院的ICU 護士進行調(diào)查，調(diào)查過程中結合使用認知性訪談，研究對象填寫完問卷后，均會詢問他們填完量表后的整體感受、量表是否容易理解、是否全面、有無需要補充的條目。 納入標準為：已取得護士執(zhí)業(yè)資格證書；在ICU 工作時間＞6 個月；護理過瀕死或死亡患者；知情同意，自愿參與。 排除標準為：休假中的護士；調(diào)查時有嚴重身心疾病。共調(diào)查了42名ICU 護士，現(xiàn)場回收問卷，有效回收率100%。 根據(jù)預調(diào)查對象的反饋意見， 對量表初稿的語言表述進行了如下修改：（1）條目16“我會盡量回避談論死亡患者”改為“我會盡量回避談論死亡患者病情之外的話題”；（2）條目18“我會回避跟死亡患者相關的信息” 改為“我會回避與患者死亡相關的信息”。

應用SPSS 19.0統(tǒng)計學軟件分析本研究所有數(shù)據(jù)，計量資料的描述以均數(shù)±標準差表示，采用t檢驗或方差分析進行比較；計數(shù)資料的描述以率或構成比表示，采用卡方檢驗進行比較；生存曲線的繪制采用Kaplan-Meier法，生存率比較采用Log-rank檢驗，檢驗水準=0.05，以P<0.05表示差異具有統(tǒng)計學意義。

2.2.3 驗證性因子分析 采用最大似然法（maximum likelihood，ML）進行驗證性因子分析，結果顯示測量誤差e1 和e2、e4 和e5、e13 和e14 之間的MI較大，考慮條目1 和條目2、條目4 和條目5、 條目13 和條目14 之間測量的特質(zhì)類似， 理論上其測量誤差也存在某種關聯(lián)的可能，因此，以MI＞20 為標準，逐步選擇上述條目間的測量誤差設定共變關系，修正后的模型適配良好，見表2。

2 結果

2.1 項目分析 將量表得分降序排序， 以前后27%確定高、低分組，使用獨立樣本t 檢驗進行高、低分組的差異性檢驗，若差異有統(tǒng)計學意義，予以保留；反之，予以刪除；結果顯示各條目t 檢驗結果均顯著（t=6.034～21.825，均P＜0.001）。Spearman相關分析顯示各條目與總分相關性檢驗均顯著（P＜0.001），但條目1“如果可以，我會盡量不去瀕死患者病房”、條目4“我會祈求瀕死患者不要在我上班期間死亡”、條目6“我會避免與患者討論與死亡相關的話題”、條目11“我會盡可能避免死亡患者在科室停留太久”、條目20“我想換一份與死亡無關的工作”與總分的相關系數(shù)分別為0.381、0.388、0.329、0.260、0.381，＜0.4

，擬予刪除；其余條目與總分的相關系數(shù)為0.588～0.799。 同質(zhì)性檢驗（內(nèi)部一致性信度）表明條目1、4、6、11、20 刪除后，可提高克朗巴哈系數(shù)。 因此，刪除這5 個條目后進行后續(xù)分析。

2.2.1 內(nèi)容效度 邀請5 名專家進行內(nèi)容效度評價， 包括2 名ICU 護理專家，1 名心理學專家，1 名量表編制與死亡教育專家和1 名重癥醫(yī)學博士。 量表的內(nèi)容效度指數(shù)為0.933，條目內(nèi)容效度指數(shù)為0.800～1.000。

2.2 效度分析

數(shù)據(jù)運營時代，場景背后是可量化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流動性越強，生成的結構性場景也越多，用戶需求數(shù)據(jù)越清晰，新場景創(chuàng)造與用戶匹配度也越精準。

1.4 正式調(diào)查 采用便利抽樣法， 于2021 年7 月在廣東省廣州、深圳、珠海、汕頭、汕尾、東莞、中山、梅州、韶關、佛山、清遠、茂名、惠州、湛江等地區(qū)的三級甲等醫(yī)院選取ICU 護士進行調(diào)查，納入和排除標準同預調(diào)查。利用問卷星發(fā)放問卷，問卷包括一般資料（包括年齡、性別、在ICU 工作年限、職稱、宗教信仰）和ICU 護士職業(yè)死亡回避量表。

1.6 倫理審查 本研究已于2020 年12 月2 日通過了南方醫(yī)科大學生物醫(yī)學倫理委員會的審查，審批號為：南醫(yī)倫審[2020]第16 號。

2.2.4 聚合效度 驗證性因子分析結果顯示各條目與職業(yè)死亡回避間的路徑系數(shù)為0.607～0.857，表示職業(yè)死亡回避對各條目有代表性；使用路徑系數(shù)計算平均方差抽取量（average variance extracted，AVE）和組合信度（composite reliability，CR），以驗證量表的聚合效度，結果提示量表的平均方差抽取量為0.561，＞0.5；組合信度為0.950，＞0.8，可見量表的聚合效度良好

。

2.3 信度分析 經(jīng)項目分析、 效度分析后，15 個條目的ICU 護士職業(yè)死亡回避量表Cronbach α 系數(shù)為0.953；將量表條目奇偶折半后，進行Spearman 相關分析， 并使用Spearman-Brown 公式校正， 量表的Spearman-Brown 折半信度系數(shù)為0.963。

3 討論

3.1 ICU 護士職業(yè)死亡回避量表編制的意義和科學性 由于我國傳統(tǒng)文化對死亡的忌諱， 目前大陸地區(qū)尚未廣泛開展死亡教育，ICU 護士在照護瀕死或死亡患者時，未做好充分的準備，更可能發(fā)生職業(yè)死亡回避，這不利于ICU 護士有效應對患者死亡事件及提供高質(zhì)量的臨終護理服務

。 本研究基于Papadatou等的醫(yī)務人員職業(yè)死亡回避研究， 通過半結構式訪談、文獻閱讀與分析，探索ICU 護士執(zhí)業(yè)過程中的死亡回避，經(jīng)過護士小組討論、專家評定、小樣本預調(diào)查、正式調(diào)查后初步編制了ICU 護士職業(yè)死亡回避量表，豐富了職業(yè)死亡回避相關研究，有利于準確地測評ICU 護士的職業(yè)死亡回避，以期為制定提高ICU 護士死亡應對能力及臨終服務質(zhì)量的死亡教育方案提供依據(jù)，具有一定的科學性。

3.2 ICU 護士職業(yè)死亡回避量表效度良好 本研究確定了包含1 個維度， 共15 個條目的ICU 護士職業(yè)死亡回避量表，累積方差貢獻率為61.669%。 驗證性因子分析顯示， 量表的模型適配良好 （χ

/df=2.884，RMSEA=0.099，CFI=0.929，TLI=0.914，IFI=0.929，NFI=0.896）。 量表的平均方差抽取量為0.561，＞0.5；組合信度為0.950，＞0.8；各條目的路徑系數(shù)均＞0.6，可見量表聚合效度良好

。 量表較全面地反映了ICU 護士的職業(yè)死亡回避， 條目1、4、5、7、10、15 反映ICU 護士回避接觸瀕死或死亡患者；條目8、9 反映ICU 護士回避與死亡患者相關的物品；條目6、11反映ICU 護士回避死亡患者家屬； 條目2 反映ICU護士在照護瀕死患者時，將其物化，主要投入到實際工作中； 條目3 反映ICU 護士將自己的情感封閉，回避與瀕死患者建立親近的關系；條目12、13、14 反映ICU 護士回避談論和思考死亡患者， 這同Papadatou 等提出的醫(yī)務人員職業(yè)死亡回避行為相對應， 且與本研究對職業(yè)死亡回避的定義及訪談結果一致。量表的內(nèi)容效度指數(shù)為0.933，條目內(nèi)容效度指數(shù)為0.800～1.000，內(nèi)容效度良好。

3.3 ICU 護士職業(yè)死亡回避量表信度良好 量表的Cronbach α 系數(shù)為0.953，＞0.8；Spearman-Brown 折半信度系數(shù)為0.963，＞0.8，據(jù)此可認為量表具有良好的信度

。 研究對象填寫問卷后，可能因關注職業(yè)死亡回避而改變行為， 研究小組認為測量的變量本身不穩(wěn)定，故未檢驗重測信度。

4 結論及本研究的局限

本研究編制的ICU 護士職業(yè)死亡回避量表具有良好的信效度，包含1 個維度，共15 個條目，可用于測評ICU 護士的職業(yè)死亡回避。 本研究采用便利抽樣法選取研究對象，可能存在選擇偏倚。由于目前尚未見醫(yī)務人員職業(yè)死亡回避的相關量表， 故無法檢驗校標效度。 本研究僅以廣東省ICU 護士作為研究對象，今后的研究可考慮跨地區(qū)、人群對本量表進行修訂和完善。

[1] 梅亞羽. 初中生死亡態(tài)度及其與依戀的關系[D]. 開封：河南大學，2014.

[2] Wong PT, Reker GT, Gesser G. Death Attitude Profile-Revised:A Multidimensional Measure of Attitudes toward Death[M]// Death Anxiety Handbook: Research, Instrumentation,and Application. Washington, DC: Taylor & Francis, 1994:121-148.

[3] Meller N, Parker D, Hatcher D, et al. Grief Experiences of Nurses after the Death of an Adult Patient in an Acute Hospital Setting: An Integrative Review of Literature[J]. Collegian,2019,26(2):302-310.DOI:10.1016/j.colegn.2018.07.011.

[4] Betriana F,Kongsuwan W.Grief Reactions and Coping Strategies of Muslim Nurses Dealing with Death[J]. Nurs Crit Care, 2020, 25(5):277-283. DOI:10.1111/nicc.12481.

[5] Papadatou D. A Proposed Model of Health Professionals’Grieving Process[J]. Omega (Westport), 2000, 41(1):59-77.DOI:10.2190/TV6M-8YNA-5DYW-3C1E.

[6] Chen C, Chow A, Tang S. Bereavement Process of Professional Caregivers after Deaths of Their Patients: A Metaethnographic Synthesis of Qualitative Studies and an Integrated Model[J]. Int J Nurs Stud, 2018, 88:104-113. DOI:10.1016/j.ijnurstu.2018.08.010.

[7] Chen C, Chow A, Xu K. Bereavement after Patient Deaths Among Chinese Physicians and Nurses: A Qualitative Description Study[J].OMEGA(Westport),2021,2:302228219921 94. DOI:10.1177/0030222821992194.

[8] 柏寧,尹梅. 醫(yī)學視閾下對中西方死亡文化差異的分析[J].醫(yī)學與哲學(A), 2014, 35(5):21-23.

[9] Marshall JC, Bosco L, Adhikari NK, et al. What Is an Intensive Care Unit? A Report of the Task Force of the World Federation of Societies of Intensive and Critical Care Medicine[J]. J Crit Care, 2017, 37:270-276. DOI:10.1016/j.jcrc.2016.07.015.

[10] Betriana F, Kongsuwan W. Lived Experiences of Grief of Muslim Nurses Caring for Patients Who Died in an Intensive Care Unit: A Phenomenological Study[J ]. Intensive Crit Care Nurs, 2019, 52:9-16. DOI:10.1016/j.iccn.2018.09.003.

[11] 李鳳俠, 胡成文, 許寶惠, 等. 合肥市5 所三級甲等醫(yī)院腫瘤科護士死亡應對能力現(xiàn)狀及其影響因素分析[J]. 現(xiàn)代預防醫(yī)學, 2020, 47(15):2716-2719.

[12] Barnett MD, Reed CM, Adams CM. Death Attitudes, Palliative Care Self-efficacy, and Attitudes toward Care of the Dying among Hospice Nurses[J]. J Clin Psychol Med Settings,2021,28(2):295-300.DOI:10.1007/s10880-020-09714-8.

[13] 羅金玲,春曉,葉倩儀,等.331 名ICU 護士的死亡態(tài)度水平分析[ J ]. 護理學報,2020,27(9):42-47. DOI:10.16460/j.issn1008-9969.2020.09.042.

[14] 吳明隆. 問卷統(tǒng)計分析實務-SPSS 操作與應用[M]. 重慶:重慶大學出版社, 2010:181-244.

[15] 劉相英. 最小平均偏相關法和平行分析在主成分分析中的應用[J]. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計, 2016, 33(2):319-320.

[16] 吳明隆. 結構方程模型-AMOS 的操作與應用[M]. 重慶:重慶大學出版社, 2010:37-62.

[17] Fornell C, Larcker DF. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error[J]. J Marketing Res, 1981, 18(1):39-50.

[18] 陳煒琳, 馬紅梅, 王蕭, 等. 護士死亡應對能力的研究進展[J]. 中華護理雜志, 2019, 54(12):1795-1799. DOI:10.3761/j.issn.0254-1769.2019.12.006.

[19] 張艷, 李月娥. ICU 護士臨終關懷態(tài)度現(xiàn)狀及其影響因素[J]. 醫(yī)學信息, 2020, 33(8):150-152. DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2020.08.049.