中文版护士报警疲劳量表的信效度研究*

2021-01-28 08:13章左艳唐雯琦
重庆医学 2021年1期
关键词:内容效度效度信度

冯 笑,章左艳,唐雯琦

(上海交通大学附属第六人民医院,上海 200030)

美国紧急医疗研究院(ECRI)将报警疲劳(alarm fatigue)定义为当护士接触过多的报警时所产生的情绪压力[1]。报警疲劳是一种护士的工作环境被频繁的报警声包围所产生的现象,各种医疗设备的频繁报警已成为重症监护室(ICU)面临的一个严峻问题[2-7]。相关研究显示,在畅通无阻的情况下,ICU的无效报警率达80%~99%[8],每天几乎45.8%的时间里,每个患者的警报都会被触发[9]。因而,为了发现危重症护理人员存在的和潜在的报警疲劳问题,迫切需要一种系统化、专业化的测量工具[10]。为了完善我国 ICU护士报警疲劳状况的评估体系,有效早期识别ICU护士的报警疲劳状态,本研究通过对护士报警疲劳量表(NAFS)进行汉化,同时进行信效度分析,使该量表适用于我国ICU护士报警疲劳状态的监测,现报道如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究通过便利取样的抽样方法,纳入上海市14所三级甲等综合医院ICU护士,并对其进行问卷调查。纳入标准:(1)对本研究知情同情,愿意参加配合;(2)综合ICU、冠心病重症监护室(CCU)、新生儿重症监护室(NICU)、急诊重症监护室(EICU)等重症监护岗位护士;(3)ICU工作经验超过半年;排除标准:(1)实习、进修、轮转护士;(2)因病假、产假等不在岗超过3个月;(3)问卷内容填写不完整有缺失。

1.2 方法

1.2.1研究工具

一般资料调查表由研究者自行设计完成,主要内容包括研究对象的年龄分布、性别状况、婚姻状况、生育状况、受教育程度、职称、ICU工作年限、是否翻班等。

NAFS量表由伊朗设拉子医科大学CAMELLIA TORABIZADEH科研团队编制[10],是用于测量ICU护士报警疲劳的特异性工具。该量表由13个条目构成,采用Likert 5级计分法,分别为0~4分,其中有两项为反向计分(条目1与条目9)。总分范围为8~44分,得分越高表明护士报警疲劳越严重。

1.2.2量表翻译

本研究征得伊朗CAMELLIA TORABIZADEH科研团队的同意和授权后,首先请2名翻译人员(护理学硕士且有海外游学经历)对原量表进行翻译;由特定小组(由3名临床护理专家、3名临床医学博士组成)结合我国三级甲等综合医院现况对量表进行评价,将翻译后的量表进行重新整合;而后再由2名专业翻译人员对其进行回译,翻译差异处由特定小组成员与专业翻译人员共同讨论决定。最后,利用翻译好的量表对10名不同年资ICU护士进行调查,直至没有异议[11-12],形成最终汉化版NAFS。

1.2.3量表修订

本研究采用Delphi法对NAFS进行修订。邀请10名具有丰富ICU临床一线工作经验的专家进行为期2轮的专家函询[13],其中包括ICU护士长4名,ICU专科护士3名,ICU行政主任1名,ICU主治及以上职称医生2名。第1轮函询结果为:专家提出增加2条原版量表中删除的条目,分别是“每班开始时,我会提高报警上/下限”“我只对持续不断的红色警报做出反应”;原量表“当设备报警声总是重复响起时,我变得漠不关心”和“当设备报警声响个不停时,我就会失去耐心”两个条目有重合,删除条目“当设备报警声响个不停时,我就会失去耐心”。在第2轮函询中,专家一致通过第一轮函询的结果,形成了具有14个条目的中文版护士报警疲劳量表(Chinese version of Nurses,alarm Fatigue Scale,NAFS-C)。

1.2.4质量控制

(1)量表的汉化阶段:在结合临床实际的基础上,做到双向翻译;(2)量表修订阶段:广泛征求具有丰富临床一线工作经验的ICU医护专家意见,做到科学有据;(3)问卷预调查阶段:及时修正问卷出现的相关问题;(4)正式调查阶段:做好问卷发放的统筹工作。

1.3 统计学处理

将收集的数据输入SPSS21.0,同时结合AMOS22.0软件,对数据进行统计分析。使用条目-总分Pearson相关系数结果来测定量表条目的关联效度,通过专家评定法[14]检测内容效度;应用探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)进行结构效度分析[15-18];采用Cronbach a系数、组内相关系数(ICC)等指标进行信度分析[19-21]。

2 结 果

2.1 一般资料

本次研究共发放1 100份问卷,无效问卷44份,有效回收率为95.8%。调查对象平均年龄(29.55±5.09)岁;男性占14.3%;未婚者占46.7%;无子女者占62.9%,有一个子女者占33.3%,有二个子女者占3.8%;ICU工作年限:<1年19.1%,15年35.4%,5~10年23.8%,>10年21.7%;初级职称85.5%,中级职称13.3%,高级职称1.2%;学历:大专44.0%,本科54.3%;硕士及以上1.7%;翻班87.3%,非翻班12.7%;ICU 69.7%,NICU 8.9%,CCU 8.1%,EICU 13.3%。

2.2 效度

2.2.1区分度检验

通过决断值法,按照CR值(区分效度指标)对量表条目进行分析,根据总得分高低进行排序,对高分组和低分组进行独立样本的t检验(前、后27%分别定义为高分组、低分组)。分析结果显示,相关统计值均有统计学意义(P<0.05)。

2.2.2内容效度

NAFS-C量表条目ICC为0.883;各条目-总分的相关性分析结果显示,各条目与总分间均呈正相关(P<0.01),见表1。3个维度条目间相关系数分别为:0.729,0.676,0.768,0.666,0.592,0.729,0.667,0.777;0.711,0.755;0.731,P<0.01。运用专家评定法,每位专家分别针对每个条目与其对应维度的关联性做出选择,选项分为4个等级(1~4分,表示不相关到非常相关)。本研究共纳入10名相关专家。最终,专家评定法得到条目水平的内容效度指数(I-CVI)为0.830~1.000,量表水平的I-CVI即全体一致性I-CVI(S-CVI/UA)为0.860,平均S-CVI(S-CVI/AVe)为0.970,见表2。

2.2.3结构效度

将1 056个样本随机分成两组,每组528个样本,一组行EFA,另一组行CFA。EFA结果显示,KMO值为0.867,Bartlett球形检验值为1 117.746,差异有统计学意义(P<0.01),量表适合行EFA。采用主成分分析法,经方差最大旋转后提取到3个特征值大于1的公共因子,累积方差贡献率为77.645%,各条目的因子载荷情况见表1。CFA结果显示,所得的模型适配度(拟合度)指标中,卡方/自由度(CMIN/DF)=2.124,拟合优度指数(GFI)=0.945,非规范拟合指数(TLI)=0.967,增值指数(IFI)=0.973,比较拟合指数(CFI)=0.973,渐进残差均方和平方根(RMSEA)=0.062,简约拟合指数(PGFI)=0.791,适配度见表3。结构方程模型中标准化回归系数为0.72~0.90,见图1。

表1中文版NAFS量表条目-总分相关性分析结果及因子载荷情况

表2 中文版NAFS内容效度指数

表3 NAFS-C验证性因子分析结果

续表3NAFS-C验证性因子分析结果

图中数据为路径系数。

2.3 信度

量表内部一致性Cronbach a系数为0.883,3个维度的Cronbach a系数分别为0.876,0.882,0.755,分半信度系数为0.769。完成问卷作答一周后,随机选取参与本研究的105名ICU护士进行重测,重测信度组内相关系数为0.795,差异有统计学意义(P<0.01)。

3 讨 论

3.1 效度分析

本研究结果显示,NAFS-C的条目间、各维度条目间、量表各条目与总分间均呈中高度相关;量表的平均内容效度为0.970,表明NAFS-C具有良好的内容效度[13]。

在完成专家函询后,通过EFA得到3个公因子(F1为报警反应,包括条目3,4,6,7,8,9,10,12,14;F2为报警设置,包括条目1,2,11;F3为报警关注,包括条目5,13),累计解释变异量的77.645%,每个条目在相应因子上的载荷为0.438~0.888。该量表经探索性因子分析得到3个维度,虽与原版量表存在维度差异(原NAFS提取的2个公因子),但14个条目在3个维度中得到充分的表达,说明NAFS-C具有较好的结构效度。验证性因子分析中,除了CMIN和AGFI值外,其余各项指标均适配良好,总体而言,模型的总体拟合度良好。

3.2 信度分析

原版NAFS量表的Cronbach a系数为0.91,NAFS-C量表的Cronbach a系数为0.883,信度系数均在0.8以上,各维度的Cronbach a系数均在0.755以上,重测信度组内相关系数为0.795。由此可见,经过本研究汉化并修订的NAFS-C信度较为理想,且具有良好的内部一致性。

3.3 意义与不足

相关信度、效度检验表明本研究汉化及修订的NAFS-C,具有良好的信效度,可作为可靠的工具,测量中国ICU护士报警疲劳状态。但是,本研究抽样对象仅局限于上海市的三级甲等综合性医院,取样的范围和层次有待扩大。

综上所述,本研究对中文版护士报警疲劳量表在ICU护理人员中的信效度做了初步的探索,该量表体现出较好的特异性和可测性,且条目数少,所需要的时间为3~5 min,适合用于评价ICU护理人员对设备报警疲劳的状况。在下一步的研究中,将对该量表进行更大样本,更广范围的检验,并根据我国的实际情况对中文版的护士报警疲劳量表不断进行修正和完善,使之更加符合我国的国情,能够更好地应用于报警疲劳的其他相关研究。

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