北京市护士群体隐性缺勤现状及影响因素分析.pdf

Journal of China-Japan Friendship Hospital，2023，Vol.37，No.4 中日友好医院学报2023年第37卷第4期经验交流北京市护士群体隐性缺勤现状及影响因素分析刘纳1，王秋芳2，王琳1，郑智3*（1.中日友好医院 国际医疗部，北京 100029；2.清华大学 医学管理研究院，深圳 518055；3.中日友好医院 护理部，北京 100029）摘要目的：了解北京市护士群体隐性缺勤现状及其影响因素，为提高护士群体的工作效率提供依据。方法：采用自制问卷和斯坦福隐性缺勤量表（SPS-6）对北京市351名护理人员进行隐性缺勤现况调查，分析其影响因素。结果：被调查的护士群体中，隐性缺勤中位数为16分，高隐性缺勤率为25.6%（95%CI：21.6%30.0%），整体隐性缺勤程度适中。护理管理者（职务为护士长及以上）的高隐性缺勤率为22.5%。多因素分析显示学历、周夜班频次、健康状况是隐性缺勤的主要影响因素。结论：北京市护士群体隐性缺勤程度适中，预防举措可围绕改善健康状况和调整夜班频次，并关注低学历者。关键词：隐性缺勤；影响因素；健康状况中图分类号：R473文献标识码：B文章编号：1001-0025（2023）04-0221-04doi：10.3969/j.issn.1001-0025.2023.04.007隐性缺勤，又称为健康生产力受损，最早由美国的心理学家Cary L Cooper和英国的社会学家Susan JN Palmer在1996年提出，是指因生理或心理问题本应请假休息，但由于其他原因不得不上班工作，导致注意力下降，无法全身心地投入到工作当中，进而引起工作效率下降，在岗不在责的现象，是近年来描述工作行为或出勤状况的新概念1。护士群体由于医疗救护工作难度大、强度高、时间长，长期倒夜班、护患冲突、医护人员短缺等因素成为隐性缺勤的高发人群2。相关研究表明，影响护士群体隐性缺勤的因素有月收入、身体状况、学历、每周夜班次数、职务等3，4，我国护士群体数量相对不足，医院管理者应高度关注护士隐性缺勤的现状，避免因高隐性缺勤的情况发生影响护士群体工作的稳定性和积极性。因此，本研究拟对北京市护理人员进行调查，了解北京市护士群体的隐性缺勤现状及其影响因素，以期为今后降低护士隐性缺勤程度采取针对性措施提供参考依据。1对象与方法1.1研究对象2020年 12月，在北京地区便利选取 20家医疗机构护理从业者为研究对象。纳入标准：持有中华人民共和国护士执业证书；护理从业时间1年。自愿参加本次调查。排除标准：职务为实习护士、进修护士；答案明显矛盾，出现逻辑错误。每个选项填写时间低于2s者。本研究属于横断面研究，遵循知情同意原则和伦理规范。1.2研究工具一般情况调查采用自制调查表，收集隐性缺勤可能的影响因素，包括性别、年龄、婚姻状况、文化程度、工作年限、技术职称、月收入等。斯坦福隐性缺勤量表（the Stanford presenteeism scale-6，SPS-6）采 用 美 国 斯 坦 福 大 学Koopman编制的健康生产力受损量表5，中文版本由赵芳等修订6，该量表共包含6个条目，工作受限（条目14）及工作精力（条目5、6）共2个维度。每个条目采用 Likert 5 级计分法，从“完全不同意”到“完全同意”，对应得分1、2、3、4、5分，其中条目5和条目6为反向计分，条目总分为SPS-6最后评分，总分为630分，该量表中文版具有较好的信效度，Cronbach 系数为0.760。SPS-6的使用不受工作时间和工作场地的限制。将得分中位数为截点，分别分为高、低隐性缺勤7，8，得分越高表明因健康问题导致的生产力损失越大，有效出勤越少。3*本文通讯作者，E-mail：作者简介：刘纳（1978），女，副主任护师。收稿日期：2023-04-17修回日期：2023-05-29221中日友好医院学报2023年第37卷第4期 Journal of China-Japan Friendship Hospital，2023，Vol.37，No.41.3调查方法通过问卷星平台制作电子问卷并生成二维码进行问卷调查。与北京市20家不同等级医院的护理部主任取得联系，向其发送问卷二维码，说明本研究目的、内容及填写注意事项，再由其转发给科室护士填写。根据样本量为研究变量问卷题目数的1020倍的原则9，计算本研究的样本量应该在200300之间，考虑到可能有20%的无效问卷，故估计样本量360份。最终回收问卷360份，有效问卷351份，问卷有效率97.5%。1.4质量控制问卷设置为遗漏题项无法提交，确保问卷填写的完整性。由2位研究者共同筛选确定有效问卷，在问卷分析前针对筛选题，对不合格问卷进行剔除，并进行逻辑校验。1.5统计学方法应用 SPSS25.0 进行数据统计录入与分析。计数资料采用频数和百分比进行统计描述，计量资料非正态分布采用中位数表示，对隐性缺勤现状采用2检验进行单因素分析，多因素分析采用Logistic回归分析方法统计。2结果2.1研究对象一般情况351 名调查对象中，男性 5 人（1.4%），女性346 人（98.6%）；大专及以下 41 人（11.7%），本科289人（82.3%），硕士及以上21人（6.0%）；护理部主任 8 人（2.28%），护士长 236 人（67.24%），护士107人（30.48%）。其他一般人口学特征详见表1。2.2隐性缺勤影响因素的单因素分析调查显示，351名护理人员隐性缺勤中位数为16分，即16分设定为高隐性缺勤，反之为低隐性缺勤，高隐性缺勤率为 25.6%（95%CI：21.6%30.0%）。护理管理者224人（职务为护士长及以上）高隐性缺勤人数55人（占22.5%）。单因素分析结果显示，不同的性别、医院等级、职务、婚姻、年龄、工作年限、平均月收入、所在科室的护士规模，在隐性缺勤现状上的差异无统计学意义（均P0.05）。不同学历（P0.001）、职称（P0.021）、是否担任管理者（P0.045）、周夜班频次（P0.001）、健康状况（P16分或16分进行二分类，将是否为高隐性缺勤作为因变量（否=0，是=1），以上述单因素分析中有意义的变量为自变量进行二元Logistic回归分析，即分析学历、职称、是否担任管理者、周夜班频次、健康状况对研究对象隐性缺勤的影响。自变量通过共线性检测，所有表1隐性缺勤单因素分析结果变量性别男女最高学历大专及以下本科硕士及以上医院等级三级二级一级婚姻未婚已婚年龄30岁3140岁4150岁50岁工作年限10年以下1115年15年平均月收入（元）5001800080011200012000职称护师及以下主管护师（副）主任护师所在科室的护士规模15人1530人30人每周平均夜班频次012个3个是否为管理者是（护理部主任/护士长）否（护士）健康状况好较好一般差人数53464128921212108313931238140144295683212123124104701968513112991227100242441078815110012隐性缺勤现状低隐性缺勤人数n（%）2（40.0）259（74.9）20（48.8）225（77.9）16（76.2）158（74.5）85（78.7）18（58.1）27（69.2）234（75.0）30（78.9）98（70.0）109（75.7）24（82.8）40（71.4）58（69.9）163（76.9）87（70.7）95（76.6）79（76.0）44（62.9）147（75.0）70（82.4）88（67.2）101（78.3）72（79.1）185（81.5）63（63.0）13（54.2）189（77.5）72（67.3）79（89.8）116（76.8）62（62.0）4（33.3）高隐性缺勤人数n（%）3（60.0）87（25.1）21（51.2）64（22.1）5（23.8）54（25.5）23（21.3）13（41.9）12（30.8）78（25.0）8（21.1）42（30.0）35（24.3）5（17.2）16（28.6）25（30.1）49（23.1）36（29.3）29（23.4）25（24.0）26（37.1）49（25.0）15（17.6）43（32.8）28（21.7）19（20.9）42（18.5）37（37.0）11（45.8）55（22.5）35（32.7）9（10.2）35（23.2）38（38.0）8（66.7）2值1.57915.9585.3890.6053.0231.8361.3197.7485.67617.9674.03430.050P值0.2090.0010.0680.4370.3880.3990.5170.0210.0590.0010.0450.1，VIF值均10，说明自变量之间无多重共线性，符合二元Logistic回归的前提条件。模型纳入的5个自变量中，赋值情况见表2。学历、周夜班频次和健康状况有统计学意义。与大专及以下护士相比，本科护士高隐性缺勤的风险降低约67.5%（OR=0.325，P0.05）；与1周内不值夜班的护士相比，平均 1周值 12次夜班的护士高隐性缺勤的风险提升约1.47倍（OR2.473，P0.004）；以健康状况差的护士为参照组，健康状况好的护士高隐性缺勤的风险下降约 94.0%（OR0.060，P0.001），健康状况较好的护士高隐性 缺 勤 风 险 下 降 约 85.0%（OR0.150，P0.005）。因此，学历、周夜班频数和健康状况可预测高隐性缺勤情况，与单因素分析结果相一致。具体分析结果见表3。表2自变量赋值情况变量最高学历技术职称周夜班频次健康状况是否为管理者赋值情况大专及以下=1；本科=2；硕士及以上=3护师及以下=1；主管护师=2；（副）主任护师=3；0个=1；1-2个=2；3个=3；差=1；好=2；较好=3；一般=4否=1；是=2表3隐性缺勤多因素分析结果因素最高学历本科硕士及以上周夜班频次12个3个健康状况好较好一般常量参照组大专及以下0个差值-1.124-0.8780.9060.981-2.810-1.895-1.1731.086SE值0.3980.6620.3140.5000.7460.6790.6780.7642值8.0147.9761.7609.5778.3023.85322.29114.2037.7942.9962.018P值0.0180.0050.1850.0080.0040.0500.0010.0010.0050.0830.155OR值0.3250.4162.4732.6680.0600.1500.3092.96295%CI0.1490.7090.1141.5201.3364.5801.0017.1060.0140.2600.0400.5690.0821.1683讨论3.1北京市护士群体整体隐性缺勤程度适中本研究的研究对象包括护理管理者及临床护士群体，护士群体隐性缺勤中位数为16分，高隐性缺勤率为 25.6%（95%CI：21.6%30.0%），整体隐性缺勤程度适中。杨焱平等人研究发现重庆地区护士长高隐性缺勤率为 54.3%10，任伟等人研究发现河南地区儿科护士高隐性缺勤率达到58.3%11，此类研究的高隐性缺勤率均高于本研究结果。原因可能是北京为重点城市，医护资源在全国处于领先位置，卫健委医院管理研究所信息中心的相关调查显示，北京千人口护士数为4.8居全国首位，人均护理人员数量明显高于其他省份12，护士的薪酬、福利待遇、个人发展空间、地域、交通便利等方面存在优势。因此，护士群体的隐性缺勤程度适中，高隐性缺勤程度较低于同类型研究。此外，护理管理者的缺勤得分与普通护士存在差异，护理管理者高隐性缺勤低于临床护士，这与裴文晔3等人的研究结果一致，可能由于护理管理者较少直接承担临床一线护理工作，投身于日常护理管理、教学等工作中，因而与管理者的夜班数较少且作息规律、身体状况较优于临床护士相关。3.2北京市护士隐性缺勤的影响因素分析单因素分析结果显示，不同学历、职称、是否担任管理者、周夜班频次、健康状况对隐性缺勤现状的影响具有统计学意义（均P0.05），故将此纳入多因素分析。高学历护士高隐性缺勤低于低学历护士，与近年来相关研究结果一致13，可能因为高学历护士具有较好的自我调节能力和较强的职业认同感。建议管理者需关注员工成长，增加学习机会，鼓励护士学历教育，提高专科业务能力。本研究的回归分析发现，周夜班频次越多隐性缺勤越严重，健康状况越差，隐性缺勤情况越严重，与Brborovi研究相似14。此外，健康状况在隐性缺勤得分差异具有统计学意义，Gail15的研究发现，健康状况是护士群体隐性缺勤的主要影响因素，护士常用因夜班频率较高，作息不规律，工作压力大和工作内容繁忙等因素，造成其身体及心理健康状况不佳，因而导致高隐性缺勤行为的发生。管理者应在改善护士群体健康状况方面做调整，Cancelliere16提出运动计划，抑郁筛查等健223中日友好医院学报2023年第37卷第4期 Journal of China-Japan Friendship Hospital，2023，Vol.37，No.4康促进计划可以在短期内提高生产力，缓解隐性缺勤状况。医院可以通过引进员工帮助计划（EAP）、加强健康培训等形式来减少隐性缺勤，从而使员工保持理性工作，提高情绪调节和控制能力。此外，管理者可在督促护士健康行为方面采取举措来降低护士隐性缺勤频率17，18，如关注护士身心健康、强化人文关怀、合理排班、改善科室人员频繁倒班现状，并在护士身体不适时应及时弹性调整排班；针对夜班护士制定安睡日，避免下夜班当天参与科室活动，保障护士休息时间；组织护士团队减压活动，积极关心护士的心理健康状况；在低学历新护士入职后，应通过情绪健康等测评，预知风险并提早进行必要的干预帮助护士正确对待压力。综上，本研究采用的SPS-6中文版量表应用广泛，具有良好信效度，适合我国职业人群19。研究结果显示，北京市护士群体隐性缺勤程度适中，需不断完善夜班排班制度，关注护士群体健康状况，且进一步关注学历较低者，管理者应重视护士隐性缺勤现象，针对影响因素采取相应的措施如推行健康促进计划、安排弹性排班、组织减压活动等来降低护士隐性缺勤的发生率。本研究局限性为研究对象的比例欠佳，后续可完善研究对象的选择策略，分层随机选择不同等级医院、不同职务和不同科室的护士群体，使研究对象更具有代表性和全面性。4参考文献1吴丽，赵方方，彭梦云，等.304名临床护士隐性缺勤现状及影响因素分析J.护理学报，2020，27（17）：45-49.2黄丽，戴俊明，张浩，等.医务人员职业倦怠与健康生产力受损的关联J.环境与职业医学，2013，30（5）：321-327.3裴文晔，姜桂春.肿瘤专科医院护士隐性缺勤现状与分析J.医学与哲学，2021，42（5）：60-65.4杨姣，程利，陈芳.鄂西北地区三级甲等医院护士隐性缺勤现状及影响因素J.循证护理，2020，6（12）：1318-1323.5Koopman C，Pelletier KR，Murray JF，et al.Stanford presenteeism scale：Health status and employee productivityJ.JOccup Environ Med，2002，44（1）：14-20.6赵芳，戴俊明，颜士勇，等.健康生产力受损量表（SPS-6）中文版的信度和效度研究J.中华劳动卫生职业病杂志，2010，28（9）：679-682.7丁慧，宋瑰琦，朱艳，等.安徽省三级医院护士隐性缺勤与心理一致感的关系研究J.护理管理杂志，2021，21（7）：463-467.8康晓菲，张娟，徐琳静，等.临床护士昼夜节律类型与隐性缺勤的关系：特质正念的调节作用J.护理管理杂志，2022，22（10）：697-701，734.9李峥，刘宇.护理学研究方法M.北京：人民卫生出版社，2012.55-65.10杨焱平，牟绍玉.护士长隐性缺勤现状及影响因素分析J.护理学杂志，2020，35（9）：61-63.11任伟，陈玲，刘珊，等.儿科护士隐性缺勤现状及影响因素调查分析J.护理学杂志，2019，34（20）：64-67.12孙辉，赵颖波.我国执业注册护士资源配置现状分析及思考J.中国医院，2019，23（6）：42-45.13贾亚南，柴宇霞，裴理辉，等.郑州市三甲医院急诊科护士隐性缺勤现状及影响因素分析J.中国临床护理，2021，13（12）：779-782.14Brborovi H，Daka Q，Dakaj K，et al.Antecedents and associations of sickness presenteeism and sickness absenteeism in nurses：A systematic reviewJ.International Journalof Nursing Practice，2017，23（6）：e12598.15Kinman Gail.Sickness presenteeism at work：prevalence，costs and managementJ.Br Med Bull，2019，129（1）：69-78.16Cancelliere C，Cassidy JD，Ammendolia C，et al.Are workplacehealthpromotionprogramseffectiveatimprovingpresenteeism in workers?a systematic review and best evidence synthesis of the 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