突發公共衛生事件下護理人員心理健康狀況及模型研究

馬曉婷,王志強,趙江霞,祝淋嬰,江 萍,吳 浩

突發公共衛生事件是指突然發生、破壞性強、影響力大的公共衛生事件。不僅會對感染者身體造成損害,還會導致嚴重的心理疾病。根據相關報道新型冠狀病毒感染疫情期間人們的焦慮、抑郁水平明顯升高,睡眠質量下降[1-3]。一項回顧性收集重癥急性呼吸綜合征(SARS)和中東呼吸綜合征(MERS)、新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情下醫務人員心理健康狀況的調查研究顯示,3次突發公共衛生事件下醫務人員心理問題發生率分別為29.0%～75.0%、64.1%、63.0%。疫情初期醫務人員以急性應激反應為主;疫情結束1年后有17.3%的醫務人員存在心理問題;疫情結束3年后有4.0%的醫務人員患有創傷應激綜合征,并伴有焦慮、抑郁等不良結局[4]。護理人員作為一線工作者,暴露時間長,感染風險高,工作壓力及心理壓力大,且正常睡眠休息時間難以得到保證,更容易產生心理問題。因此,開展突發公共衛生事件下醫療機構護理人員心理健康狀況研究尤為重要。

機器學習是近年來興起的一種人工智能技術,在處理數據方面具有較好的效果[5]。本研究對上海市浦東新區多家醫療機構的護理人員進行調查分析,并運用機器學習算法建立突發公共衛生事件下護理人員心理健康狀況得分的預測模型,了解突發公共衛生事件下護理人員的心理健康狀況及其影響因素,為護理人員進行心理預警干預和改善應對能力提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 采用方便抽樣法選取上海市浦東新區多家醫療機構護理人員作為研究對象。……