護生益處發現的潛在類別及其與志愿服務的關系

Latent class of benefit finding among nursing students and relationship to volunteer service

SUN Qianqian， MEI Yongxia， REN Juanjuan， WANG Mingxu， HUI Zhaozhao， ZHANG Zhenxiang

School of Nursing and Health，Zhengzhou University， Henan 450000 China

Corresponding Author "ZHANG Zhenxiang， E?mail： zhangzx6666@126.com

Keywords """benefit finding；"volunteering；"nursing students；"latent profile analysis；"mental health；"nursing

摘要""目的：探討護生益處發現的潛在類別，分析其與志愿服務的關系。方法：于2022年3月—4月選取河南省7所護理院校的1 792名護生作為研究對象，采用一般資料調查表、領悟社會支持量表、應激感受量表、普適性益處發現量表、志愿服務動機量表對護生進行調查。結果：護生益處發現總體的條目均分為（3.97±0.70）分，"其可分為中等水平組（853人，占47.6%）、低水平組（406人，占22.7%）、高水平組（435人，占24.3%）和高個人成長?低調整優先次序組（98人，占5.5%）4個類別。多因素Logistic回歸分析結果顯示，性別、當前所處環境、社會支持、應對能力知覺、醫療相關志愿服務次數和志愿服務動機為護生益處發現潛在類別的影響因素。結論：護生的益處發現處于中等水平，其有4個潛在類別，志愿服務對護生的益處發現具有重要影響。

關鍵詞""益處發現；志愿服務；護生；潛在剖面分析；心理健康；護理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.18.023

護生是醫療行業發展的后備資源，其心理健康備受關注。以往研究表明，護生一方面承受著心理痛苦和壓力，另一方面存在著積極情緒^[1?2]。Miao等^[3?4]研究后發現，壓力事件可促進個體從挑戰中成長。Taylor^[5]于1983年提出益處發現，指個體在應對創傷事件時的積極認知適應方式，其對促進心理健康具有重要意義^[6?7]。目前，與益處發現相關的研究多以病人、護理工作者和工人為研究對象^[8?10]，護生益處發現現狀及其影響因素研究較少。志愿服務是一種無償參與的、有組織、有計劃的援助行為^[11]，屬于親社會行為。已有研究顯示，積極心理與親社會行為緊密相關^[12]。護生在教育、醫療衛生等志愿服務方面扮演著重要角色^[13?14]。潛在剖面分析（LPA）是一種以人為本的研究方法，可通過識別群體的異質性，協助各亞群制定干預措施^[15]。本研究以Folkman的修訂版壓力與應對理論為指導^[16]，調查護生的益處發現水平、潛在類別及與志愿服務的關系，以期協助教育部門制定護理教育策略，提升護生的臨床實踐能力和動機，促進護生身心健康。

1 "對象與方法

1.1 研究對象

于2022年3月—4月選取河南省7所護理院校護生作為研究對象。納入標準：1）護理專業在讀；2）最近1個月參與過志愿服務；3）知情同意且自愿參與本研究。排除標準：曾被診斷為焦慮癥或抑郁癥。本研究已獲得鄭州大學醫學倫理委員會批準（倫理號：2022?0006）。

1.2 調查工具

1.2.1 一般資料調查表

研究團隊自行編制，包括年齡、性別、受教育程度、年級、出生地、民族、是否擔任學生干部、健康狀況、醫療相關志愿服務次數和當前所處環境。

1.2.2 領悟社會支持量表

采用由姜乾金^[17]漢化的包括12個條目的領悟社會支持量表^[18]對護生的社會支持水平進行調查，量表包括家庭支持、朋友支持和重要他人支持3個維度，采用7級評分法計分，總分為12～84分，得分越高表示社會支持越強。本研究中該量表的Cronbach's α系數為0.963。

1.2.3 應激感受量表

采用由Cohen等^[19]編制、王振等^[20]漢化的應激感受量表對護生的壓力知覺水平進行調查，量表包括危機知覺和應對能力知覺2個維度，共10個條目，采用5級評分法計分，“從不”計1分，“經常”計5分，總分1～50分，得分越高表示知覺水平越高。本研究中該量表的Cronbach's α系數為0.878。

1.2.4 普適性益處發現量表

采用由Cassidy等^[21]編制、本研究團隊漢化的普適性益處發現量表對護生的益處發現水平進行調查，量表包括接受、家庭紐帶、個人成長、人際關系、共情和調整的優先次序6個維度，共28個條目，總分28～140分，得分越高表示益處發現水平越高。本研究中該量表的Cronbach's α系數為0.985。

1.2.5 志愿服務動機量表

采用由蔣巍^[22]編制的志愿服務動機量表對護生志愿服務過程中的心理過程和行為動力進行調查，量表共18個條目，總分18～90分，得分越高表示志愿服務動機越強。本研究中該量表的Cronbach's α系數為0.981。

1.3 調查方法

研究團隊從學院相關部門獲得護生基本信息后向符合納入和排除標準的護生解釋本研究的目的和流程，并向自愿參與的護生提供在線問卷鏈接，保證對其個人信息保密，護生可隨時退出。每名護生僅可填寫1次問卷，所有條目填寫完畢方可提交。共回收1 947份問卷，剔除規律作答問卷、填寫時間gt;720 s或lt;240 s的問卷，最終獲得1 792份有效問卷，問卷有效率為92.04%。

1.4 統計學方法

采用SPSS 26.0對數據進行統計分析，采用R軟件進行潛在剖面分析。定性資料以頻數及百分比（%）表示，組間比較采用χ²檢驗、Fisher精確概率法；符合正態分布的定量資料以均數±標準差（x±s）表示，組間比較采用單因素方差分析，采用Logistic回歸分析確定影響益處發現的因素。采用似然比卡方G2檢驗[Log（L）]、艾凱克信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）、經過樣本校正的貝葉斯信息準則（aBIC）、信息熵（Entropy）和基于Bootstrap的似然比檢驗（BLRT）評價潛在變量模型，Log（L）、AIC、BIC和aBIC絕對值越小說明模型擬合越優，Entropy為0.80時表示分類準確性超過90%；BLRT的Plt;0.05表示k類別模型優于k-1類別模型。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 "結果

2.1 護生一般資料

1 792名護生年齡為15～46（19.74±2.03）歲，其中，女1 321人（73.7%），男471人（26.3%）；專科1 539人（85.9%），本科及以上253人（14.1%）；一年級1 018人（56.8%），二年級652人（36.4%），三年級及以上122人（6.8%）；出生地為城市417人（23.3%），農村1 375人（76.7%）；漢族1 745人（97.4%），少數民族47人（2.6%）；擔任學生干部542人（30.2%），未擔任學生干部1 250人（69.8%）；健康狀況較好1 646人（91.9%），良好或差146人（8.1%）；未參與過醫療相關志愿服務237人（13.2%），參與1次974人（54.4%），參與≥2次581人（32.4%）；當前所處環境為學校1 613人（90.0%），社區61人（3.4%），實習醫院或其他118人（6.6%）。

2.2 護生益處發現得分（見表1）

2.3 護生益處發現的潛在剖面分析

模型1～模型5隨著類別數增加，Log（L）、AIC、BIC和aBIC絕對值下降，Entropy均gt;0.8。模型6的Log（L）、AIC、BIC 和"aBIC絕對值均高于模型5，Entropylt;0.8，BLRT的Pgt;0.05，說明模型6擬合效果并不優于模型5。Nagin等^[23]認為模型中類別概率至少為5%。因此認為模型4為最優模型。詳見表2。

2.4 潛在剖面的命名

模型4亞組1普適性益處發現量表各維度得分均處于中等水平，因此命名為“中等水平組”（853人，占47.6%）；亞組2普適性益處發現量表各維度得分均處于最低水平，因此命名為"“低水平組”（406 人，占22.7%）；亞組3普適性益處發現量表各維度得分處于最高水平，因此命名為"“高水平組”（435人，占24.3%）；亞組4普適性益處發現量表中的個人成長維度得分高于其他維度，調整的優先次序維度得分低于其他維度且與亞組1得分相近，因此命名為“高個人成長?低調整優先次序組”（98人，占5.5%），見圖1。

2.5 護生益處發現的影響因素

2.5.1 護生益處發現影響因素的單因素分析（見表3）

2.5.2 護生益處發現影響因素的多因素分析

將單因素分析篩選出的差異有統計學意義的變量納入多因素Logistic回歸分析，以低水平組為參照組，結果顯示，性別、當前所處環境、社會支持、應對能力知覺、醫療相關志愿服務次數和志愿服務動機為護生益處發現的影響因素。自變量賦值方式見表4，多因素分析結果見表5。

3 "討論

3.1 護生益處發現處于中等水平

本研究結果顯示，護生益處發現條目均分為（3.97±0.70）分，處于中等水平，與Wepf等^[24]的研究結果相似。可能是由于我國護理院校將“抗疫精神”融入課程思政，護生擁有強烈的職業使命感與自豪感，積極情緒有所改善，但尚有提升空間。此外，本研究中，護生益處發現的家庭紐帶維度條目均分較高，接受維度條目均分較低，說明護生益處發現具有家庭紐帶緊密、接受度差的特點，可能是由于護生年齡較小，對家庭的依賴程度較高，其個人心境易被外界環境影響，易產生沮喪、失望的心理。已有研究表明，接納承諾療法可有效促進大學生的心理健康^[25?26]，建議護理教育者采用該策略幫助護生適應生活。

潛在剖面分析結果顯示，中等水平組護生占比最高（47.6%），其益處發現各維度得分與總體水平相近。低水平組護生占比較少，為22.7%，其積極認知情況不佳，可通過實施表達性寫作等積極心理干預措施幫助護生重新發現生活樂趣^[27]，避免心理疾病的發生、發展。高個人成長?低調整優先次序組占比最小，為5.5%，其調整的優先次序維度得分較低，其無法正視自身需要并梳理當下事件，難以形成決策，提示教育者應關注此類護生的生活適應狀況，協助護生明確當下亟待解決的任務，實現護生對個人生活的自我管理和掌控。

3.2 護生益處發現潛在類別具有人口社會學特征，與社會支持和應對能力知覺相關

1）與低水平組相比，男性護生更有可能歸于高水平組和高個人成長?低調整優先次序組，即男性護生的益處發現水平較高，與Zhang等^[28]對大學生群體的研究結果一致，但與王盼盼等^[15]對護士的研究結果不同。男性護生心理承受力常較高，其善于尋求壓力事件的積極體驗，但其對職業的認同感往往不高。考慮到本研究中男性護生占比較小，未來可開展多中心、大樣本研究以進一步驗證本研究結果。2）與低水平組相比，當前所處環境為學校的護生更不易歸于中等水平組和高個人成長?低調整優先次序組，即在校護生的益處發現水平較低，可能由于護生在學校環境中更易感知到負性情緒。陳維芳等^[29]發現護生在校期間學業成就感較低，倦怠情緒較嚴重，難以獲取積極感受。因此，建議護理院校相關管理者關注在校護生的心理健康，并開展心理健康講座疏解其負性情緒，提高益處發現水平。3）與低水平組相比，社會支持水平較高的護生更有可能歸于中等水平組、高水平組及高個人成長?低調整優先次序組，可促進護生益處發現，Cassidy等^[30]研究結果顯示，老年人的社會支持對益處發現至關重要。故建議教育部門、護理院校和臨床實踐單位（醫院或社區）間建立聯動機制，通過制定政策、定期開展學生工作、院內設置護生心理疏導室等措施為其提供心理支持，維護護生心理健康。4）與低水平組相比，有較強應對能力知覺的護生更有可能歸于中等水平組、高水平組及高個人成長?低調整優先次序組，即應對能力知覺水平越高，護生益處發現水平越高。可自如控制情緒并掌控日常生活的護生往往價值觀趨于成熟，對壓力事件有更深刻的理解，認為可從中獲益，進而提升個人能力，甚至成就個人。Miao等^[3]研究結果顯示，積極應對對居民益處發現具有積極影響。提示應關注護生的應對能力，及時開展壓力管理，如三線放松法的團體干預^[31]，通過將壓力轉為積極的感知與應對，提升益處發現水平。

3.3 護生益處發現與志愿服務相關

與低水平組相比，參與醫療相關志愿服務次數為1次的護生更不易歸于高個人成長?低調整優先次序組，即參與醫療相關志愿服務次數越少，護生益處發現水平越低。Costello等^[32]研究結果顯示，強烈的志愿服務動機與志愿服務次數成正比，該研究中研究對象為長期從事志愿服務人員，這些人員可長期從中收獲益處（如情緒價值或技能知識等），與本研究結果一致。建議關注護生參與醫療相關志愿服務的頻率，護理院校相關管理者可積極組織開展醫療相關志愿服務活動，在不影響護生學習的同時進一步提升護生積極感受。本研究結果也顯示，與低水平組相比，志愿服務動機較高的護生更有可能歸于中等水平組、高水平組及高個人成長?低調整優先次序組，即志愿服務動機越強，護生益處發現水平越高。這可能是由于志愿服務有利于增強職業道德與認同，如責任心、同情心等；同時有利于護生將理論知識付諸實踐^[33]，鍛煉專業技能，提高行業競爭力；此外，無私奉獻的志愿服務作為一種親社會行為，還可提高個體幸福感^[34]，促進益處發現。教育者應向護生介紹志愿服務內容，使其充分了解志愿服務對自身、他人和社會的重要意義，增強護生主動參與志愿服務的動機，從而提高其益處發現水平。

4 "小結

護生益處發現處于中等水平，表現為家庭紐帶緊密和接受度差。潛在剖面分析確定了益處發現的4個潛在類別，需對低水平組護生進行積極心理干預。此外，醫療相關志愿服務次數和志愿服務動機可影響護生益處發現，故應積極制定措施，協助護生了解志愿服務，鼓勵護生參與醫療相關志愿服務，提升護生的志愿服務動機，從而提高護生的益處發現水平。但本研究僅選取了河南省7所護理院校的護生作為研究對象，志愿服務的相關影響因素納入較少，未來可增加相關變量，并在其他地區開展大樣本調查，以進一步驗證結果。

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（收稿日期：2023-09-01；修回日期：2024-08-28）

（本文編輯"陳瓊）