規(guī)培護士社交媒體健康教育能力現(xiàn)狀調(diào)查及影響因素分析

顏 果

近年來,社交媒體迅速興起,是一種給予用戶極大參與空間的新型在線媒體,具有傳播快、范圍廣、影響大、經(jīng)濟等突出優(yōu)點,對人們信息獲取方式、語言表達習(xí)慣、社會交往形式產(chǎn)生深遠影響,目前也被廣泛應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[1-2]。國家衛(wèi)生和計劃生育委員會于2016年發(fā)布的《新入職護士培訓(xùn)大綱(試行)》中明確指出新入職護士進入護理崗位后要進行規(guī)范化培訓(xùn),這類護士被稱為規(guī)培護士[3]。健康教育被認(rèn)為是整體護理的重要組成部分,也是規(guī)培護士規(guī)范化培訓(xùn)的重要內(nèi)容,護士作為健康教育活動的主要執(zhí)行者,應(yīng)為病人提供良好的健康教育[4-5]。國外學(xué)者認(rèn)為社交媒體健康教育能力是指護士應(yīng)用社交媒體技術(shù)為病人傳播健康教育知識、技能,鼓勵其做出健康決策的能力[6-7]。規(guī)培護士社交媒體健康教育能力的培養(yǎng)對其職業(yè)生涯有著深遠影響。本研究通過了解規(guī)培護士社交媒體健康教育能力現(xiàn)狀及影響因素,以期為規(guī)培護士應(yīng)用社交媒體進行健康教育的相關(guān)培訓(xùn)提供理論依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2022年5月—2022年10月便利選擇116名規(guī)培護士作為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn):①年齡>18歲;②取得國家護士資格證書;③護士知情并同意進入本研究。排除標(biāo)準(zhǔn):①進修護士;②處于病假、產(chǎn)假護士。根據(jù)Kendall提出的樣本含量粗略估計法,樣本量為自變量個數(shù)5～10倍,本研究涉及一般資料8個變量,考慮10%的遺失量,最終確定樣本量為116人。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料量表 由課題組成員查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻編制而成,包含護士性別、年齡、學(xué)歷、職稱、夜班時數(shù)、戶籍、規(guī)范化培訓(xùn)期間的收入、是否參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)等。

1.2.2 社交媒體能力量表(Social Media Competency Inventory,SMCI) 該量表是由Alber等[8]編制而成,后由魯喬丹等[9]進行漢化,包括社交媒體自我效能感(24個條目)、社交媒體經(jīng)驗(18個條目)、努力預(yù)期(3個條目)、績效預(yù)期(3個條目)、便利條件(2個條目)、社群影響(3個條目)6個維度,共53個條目。社交媒體自我效能感每個條目采用Likert 6級(1～6分)評分法,總分24～144分,社交媒體經(jīng)驗、績效預(yù)期、便利條件、社群影響4個維度中的每個條目均采用Likert 5級(1～5分)評分法,總分范圍依次為18～90分、3～15分、2～10分、3～15分,努力預(yù)期每個條目采用Likert 4級(1～4分)評分法,總分3～12分。該量表總分為53～286分,得分越高表明護士的社交媒體健康教育能力水平越高。該量表Cronbach′sα系數(shù)為0.64～0.97,總條目內(nèi)容效度指數(shù)(S-CVI)為0.98,信效度良好。

1.3 資料收集 本研究以問卷星的形式進行調(diào)查,向調(diào)查對象說明本研究的內(nèi)容、目的后通過微信平臺將問卷星鏈接進行轉(zhuǎn)發(fā)。問卷星的內(nèi)容包含知情同意書、規(guī)培護士一般資料問卷、社交媒體能力量表內(nèi)容,每個IP地址僅限填寫1次,將每個問題設(shè)置為必答項,調(diào)查對象如有漏填、錯填等問題,系統(tǒng)會進行提示,填寫完整后方可提交問卷。問卷有效回收率100%。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 使用EpiDate 3.1軟件建立數(shù)據(jù)庫,SPSS 22.0軟件對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,統(tǒng)計學(xué)方法包括描述性統(tǒng)計方法、獨立樣本t檢驗、單因素方差分析、Pearson相關(guān)性分析以及多元逐步回歸分析,以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 規(guī)培護士社交媒體能力量表得分情況 規(guī)培護士社交媒體能力量表總分為(185.36±17.42)分,社交媒體經(jīng)驗維度得分為(72.13±7.19)分,占該維度總分的80.14%,詳見表1。

2.2 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力的單因素分析 單因素分析顯示,規(guī)培護士性別、學(xué)歷、職稱、是否參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)為影響其社交媒體健康教育能力的主要因素(P<0.05),詳見表2。

表2 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力的單因素分析 單位:分

2.3 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力的多元線性回歸分析 以規(guī)培護士社交媒體能力量表總分作為因變量,以護士性別、學(xué)歷、職稱、是否參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)作為自變量,具體賦值方式見表3。多元線性回歸分析顯示,規(guī)培護士學(xué)歷、職稱、是否參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)為影響其社交媒體健康教育能力的主要因素(P<0.05),詳見表4。

表3 自變量賦值情況

表4 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力多元線性回歸分析

3 討論

3.1 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力處于中上等水平 規(guī)培護士社交媒體能力量表總分為(185.36±17.42)分,處于中上等水平,仍有待提高。究其原因,規(guī)培護士在醫(yī)院規(guī)培期間要進行科室輪轉(zhuǎn),在本科室期間要學(xué)習(xí)科室內(nèi)常見疾病專業(yè)知識、護理專業(yè)技能、理念、價值觀等,工作壓力較大,易出現(xiàn)焦慮、恐懼、職業(yè)倦怠等負(fù)性心理[10-12],且目前臨床中護理健康宣教大多流于形式,規(guī)培護士也不具備將教育、心理、疾病知識等融為一體并傳達給病人的能力,同時國內(nèi)醫(yī)院相對來說媒體化水平不高,病房內(nèi)無電視、平板等先進設(shè)備,因此導(dǎo)致規(guī)培護士社交媒體健康教育能力水平有待提高。同時由結(jié)果可知,社交媒體經(jīng)驗維度得分為(72.13±7.19)分,占該維度總分的80.14%,主要是由于本研究對象為規(guī)培護士,年齡(27.36±4.16)歲,年輕護士使用社交媒體的時間、機會較多,能夠熟練運用微信等各類社交手機應(yīng)用程序(APP),經(jīng)驗豐富,接受新鮮事物的能力也較高[13-14]。

3.2 規(guī)培護士社交媒體健康教育能力影響因素

3.2.1 學(xué)歷 本研究結(jié)果顯示,規(guī)培護士學(xué)歷越高,則其社交媒體健康教育能力水平越高。究其原因,本科及以上學(xué)歷的護士,在校內(nèi)學(xué)習(xí)理論知識時間更長,且更系統(tǒng),具備較穩(wěn)定的理論知識、科研能力,他們能夠?qū)局R靈活地運用在日常工作中,對病人的健康教育能力素養(yǎng)水平越高,同時他們能夠以新的視角發(fā)現(xiàn)、解決問題,利用社交媒體對病人進行健康宣教,使其社交媒體健康教育能力水平較高[15-16]。

3.2.2 職稱 本研究結(jié)果顯示,規(guī)培護士職稱越高,則其社交媒體健康教育能力水平越高。究其原因,醫(yī)院內(nèi)職稱的評定包含對護士學(xué)歷、工作能力、工作時間、科研能力等方面的要求,在一定程度上能夠體現(xiàn)一個護士的職業(yè)素養(yǎng),因此職稱越高的規(guī)培護士說明其工作經(jīng)驗更加豐富,工作能力更強,能良好地運用社交媒體對病人進行健康教育[17-18]。

3.2.3 是否參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn) 本研究結(jié)果顯示,參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)的規(guī)培護士社交媒體健康教育能力水平越高。究其原因,社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)會為護士講解如何將先進的社交媒體軟件與日常健康宣教工作相結(jié)合,護士具有一定水平的理論知識與技能,更好地將新穎的健康教育表達形式應(yīng)用在日常工作中,進而提升了自身社交媒體健康教育能力水平[19-21]。

綜上所述,規(guī)培護士社交媒體健康教育能力處于中上等水平,護理管理者要重點關(guān)注學(xué)歷低、職稱低、未參加過社交媒體健康教育相關(guān)培訓(xùn)的規(guī)培護士,同時應(yīng)當(dāng)從關(guān)注護士培訓(xùn)本身到關(guān)注培訓(xùn)成果轉(zhuǎn)化進行轉(zhuǎn)變,實現(xiàn)多維度培訓(xùn)管理,從護士特征、培訓(xùn)內(nèi)容以及工作環(huán)境3個方面來進行,以此促進規(guī)培護士社交媒體健康教育能力。本研究不足的是,僅選擇1所醫(yī)院護士作為研究對象,存在一定的局限性,未來研究可選擇多中心、大樣本量調(diào)查,為管理者提供更多的理論支持。