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2024年8月在SCI杂志《Journal of Clinical Nursing》上发表了题为《The Relationship Between Moral Sensitivity, Missed Nursing Care and Moral Distress Among New Nurses: A Cross-Sectional Study》的文章。本研究探讨了中国新护士的道德敏感性、护理疏忽与道德困扰之间的关系。纳入了228名来自青岛三级医院的新护士,使用相应问卷收集数据。结果显示,护理疏忽与道德敏感性显著负相关,同时与道德困扰呈显著正相关。回归分析表明,教育背景、工作性质及夜班频率等因素对新护士的道德困扰有重要影响。研究结论建议,减少护理疏忽的干预措施能提高新护士的道德敏感性,并预防道德困扰,从而改善护理质量和护士的健康。


吴老师解读
一、研究背景
道德敏感性与护理疏忽的关注
近年来,医疗保健专业人员的道德敏感性、护理疏忽和道德困扰成为研究热点。特别是对于新护士(毕业至两年工作经验)而言,它们是重大挑战。
中国研究的缺乏
尽管这些因素在国际上已有广泛研究,但针对中国新护士背景下的相互关系尚缺乏深入探讨。
二、研究目的
研究目标
探索道德敏感性、护理疏忽与道德困扰之间的关系,特别是在中国新护士的情境下,以寻找影响这些因素的关键因素。
三、研究设计
研究设计
采取横向描述性调查的设计,以便在一个时间点收集关于参与者的心理和工作状态的数据。
四、参与者和研究背景
参与者选择
从中国山东省青岛市的三级医院中招募了228名新护士。参与者提供了个人社会人口学信息和专业背景。
问卷使用
参与者完成了多种量表,包括:
中国道德敏感性问卷修订版
中国护理疏忽调查版
中国道德困扰量表修订版
五、数据分析方法
统计方法
使用Spearman相关分析来探讨各变量之间的关系。
通过多元线性回归分析来检验影响道德困扰的主要因素。
六、研究结果
主要结果
道德敏感性、护理疏忽和道德困扰的均值及标准误分别为:

道德敏感性:40.71 (0.39)
护理疏忽:9.82 (0.78)
道德困扰:34.87 (2.41)
变量关系
护理疏忽与道德敏感性呈显著负相关,与道德困扰呈显著正相关。即隐含护士的护理疏忽越多,道德敏感性越低,且道德困扰越大。

回归分析
显示主要影响新护士道德困扰的因素:
教育背景
工作性质
当前工作单位
夜班次数
道德力量与责任维度
这些因素可以解释14.9%的总变异。

七、结论
研究发现
护理疏忽的发生率越高,意味着新护士的道德敏感性越低,道德困扰越大。提出优化护理环境的重要性。
干预建议
制定减少护理疏忽的干预措施被认为是提升新护士道德敏感性和预防道德困扰的有效策略。
八、职业及患者护理的启示
改善措施
在医院环境中,通过关注人员配备等可调节因素,以改善道德困境,有助于促进新护士的心理健康及提升护理质量。
研究和培训的关注点
该研究强调在护理科研和培训项目中关注道德敏感性和护理疏忽的重要性,能够为未来的护理实践提供理论支持。
九、报告方法
遵循STROBE指南
本研究的报告遵循流行病学观察性研究的标准,以确保研究的透明性和科学性。
小结
这段论文通过探讨中国新护士的道德敏感性、护理疏忽与道德困扰之间的关系,揭示了薪酬及环境因素对护士心理状态的重要影响。研究结果为优化护理实践提供了理论依据,并强调了在新护士培训中需重视道德问题的必要性。
如何快速学会开展这类研究
第一步:了解研究背景
相关概念
了解道德敏感性、护理疏忽(即未能提供适当护理)和道德困扰(因道德冲突产生的情绪痛苦)的定义及其在护理领域的重要性。
现有研究
查阅相关文献,了解这些因素在全球和中国新护士群体中的研究现状和进展。
第二步:明确研究目的
研究问题设定
确定研究的核心问题,例如:
新护士的道德敏感性、护理疏忽和道德困扰之间的关系是什么?
具体目标
明确希望通过研究达到的目标,例如:探索影响新护士心理状态的背景因素。
第三步:设计研究框架
研究设计
决定采用横向描述性调查,能够对参与者的现状进行一次性评估。
遵循研究标准
根据STROBE(流行病学观察性研究报告规范)指南设计研究,确保研究的完整性和科学性。
第四步:选择参与者
参与者标准
确定纳入标准,例如:年龄、工作年限(毕业至两年)和工作环境。
样本选取
从多个医院招募新护士,确保样本的多样性和代表性,例如选择来自山东省青岛市的三级医院。
第五步:数据收集
问卷设计
使用现有的量表,包括:
道德敏感性问卷
护理疏忽调查表
道德困扰量表
数据采集方法
通过问卷调查收集参与者的社会人口学信息和专业背景数据,确保信息的准确性和匿名性。
第六步:数据分析方法
统计方法
使用Spearman相关分析检验各变量之间的关系(例如道德敏感性与护理疏忽的相关性)。
应用多元线性回归分析,确定影响道德困扰的主要因素及其贡献。
分析工具
选择合适的统计软件(如SPSS或R)进行数据分析,确保结果的可靠性和准确性。
第七步:结果解读
总结主要发现
简洁地陈述研究结果,例如:
道德敏感性、缺勤护理和道德困扰的均值及其关系。
影响因素分析
确定影响道德困扰的主要因素,例如教育背景、当前工作单位和工作性质等。
第八步:撰写研究论文
论文结构
确保论文包含以下部分:
摘要:概括研究目的、方法和关键结果。
引言:背景介绍、研究重要性和目的。
方法:详细描述参与者选择、数据收集和分析方法。
结果:清晰展示主要发现。
讨论与结论:总结研究意义,提出未来研究建议。
第九步:分享与传播
学术活动
将研究结果撰写成论文,提交至相关学术期刊,参与学术会议进行交流。
获得反馈
向同行、导师或专业人士寻求反馈,以完善研究设计和结果分析。
统计学知识点解读
1. 研究设计
横向研究设计:
这种设计用于在某一时点收集数据,能够提供关于研究对象状态的快照,常用于描绘现象和探索变量之间的关系。
2. 参与者选择
样本量:
本研究招募228名新护士。样本量的大小直接影响研究结果的可靠性,较大的样本量通常能更好地代表目标人群。
纳入标准:
明确标准可确保参与者具备一致性,如年龄和工作经验(毕业至两年),从而提高样本的选择性和比较性。
3. 数据收集
问卷设计:
本研究使用多个标准化问卷,包括:
道德敏感性问卷:评估护士对道德困境的认识和反应能力。
护理疏忽调查:测量在护理工作中缺乏的必要干预或关照。
道德困扰量表:评估护士在面临道德冲突时的情感和心理负担。
4. 数据分析方法
Spearman相关分析:
用于检查非参数数据(例如,问卷得分)之间的相关性,它可帮助识别哪个变量与道德敏感性、护理疏忽和道德困扰存在关系。该分析适用于数据不符合正态分布的情况。
多元线性回归分析:
用于检验影响道德困扰的多个自变量(如教育背景、工作性质、单位等)的综合影响。此方法能够估算自变量对因变量(道德困扰)的具体贡献,并控制其他因素的干扰。
变异解释:
研究结果中提到的“这些因素可以解释14.9%的总变异”,表示在道德困扰中,有14.9%的变异可以归因于所考虑的自变量。这为理解影响道德困扰的结构提供了量化依据。
5. 结果表达
均值和标准误:
研究报告中提出的道德敏感性、护理疏忽和道德困扰的均值及其标准误,例如:
道德敏感性:40.71(0.39)
护理疏忽:9.82(0.78)
道德困扰:34.87(2.41)
这里的均值表示群体的平均得分,标准误则展示了均值的精确度,标准误越小,均值越可信。
关系的显著性:
报告中提到的显著负相关和正相关,说明了哪些变量之间存在具有统计学意义的线性关系,影响道德敏感性和道德困扰。例如,较高的护理疏忽与较低的道德敏感性和较高的道德困扰相关。
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