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长春市临床护士人文关怀品质研究方法

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2015-05-06 共1567字
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【第1部分】临床护士人文关怀品质调查研究
【第2部分】关怀护理概念与国内外研究现状
【第3部分】 长春市临床护士人文关怀品质研究方法
【第4部分】临床护士人文关怀品质现状调查结果
【第5部分】护士人文关怀品质现状影响因素分析
【第6部分】长春市护士人文关怀状况调研结论与参考文献

  第 2 章 研究对象与方法

  2.1 研究对象

  本研究于 2013 年 9 月至 11 月期间选取长春市 5 所三级甲等医院临床护士550 名作为调查对象,采用便利抽样的方法,调查对象纳入标准: 所学专业为护理学 取得护士职业资格证书的临床在职护士 知情同意者。排除标准:实习护生  非所在调查医院的护士,包括进修护士。

  2.2 研究方法

  2.2.1 研究工具。研究方法为问卷调查,问卷内容由第二军医大学护理学院课题组设计,包括两部分:一般资料与临床护士人文关怀品质量表。在征得护士人文关怀品质量表负责人姜安丽教授的同意后,对调查对象进行发放。

  2.2.1.1 一般资料:包括年龄,性别,学历,职称,职位,家庭所在地,是否经过人文关怀教育培训,来自于家人或同事的关心程度等。

  2.2.1.2 临床护士人文关怀品质量表本量表包括 29 个条目,分为人文关怀知识(7 个条目):指人文关怀的专业知识和人文知识;人文关怀理念(7 个条目):指关怀的责任意识和人道主义信念;人文关怀感知(8 个条目):指关怀者的自我感知和其关怀对象感知;人文关怀能力(7 个条目):指关怀的体验能力和行为能力四个维度。采用 Likert-5 级评分法,由不赞同到赞同分 5 级程度,分别赋值为 1 分到 5 分。量表的理论得分为 29~145 分,人文关怀理念、人文关怀知识、人文关怀能力理论分均为 7~35 分,人文关怀感知理论分为 8~40 分[65].

  2.2.2 调查问卷的信效度分析

  2.2.2.1 预调查

  为保证问卷的有效性与合理性,在调查前对问卷进行预调查,选取调查对象的原则为:预调查对象的来源与性质与正式调查的研究对象一致 调查对象的样本量为量表包含条目最多的维度(人文关怀感知)中的“题目数的 3~5倍”为原则本研究采用的是方便抽样的方法,于 2013 年 6 月随机抽取长春市5 所三级甲等医院的临床护士共 50 名进行预调查。

  2.2.2.2 信度检验

  本研究采用克朗巴赫 α 系数(Cranach's alpha)对量表作信度分析,一般情况下,Cranach's α >0.6 表示量表可用,Cranach's α>0.7 表示内部一致性较好,Cranach's α>0.8 表示内部一致性很好。本研究中预调查护士人文关怀品质总分及各个维度得分的 Cranach's α 分别为 0.949,0.789,0.818,0.879,0.851,表示量表具有较好的信度。

  2.2.2.3 效度检验

  内容效度是指量表的各个条目是否能代表期望测定的内容,即测定对象对量表内容的理解是否与设计者所希望询问的内容一致。内容效度的高低一般是经过专家的评审打分。本研究采取内容效度来评价量表的准确有效性。所用问卷经过护理学专家评议,能准确反映护士人文关怀品质水平,表明量表具有较好的内容效度。

  2.2.3 资料收集

  调查问卷由研究者本人或者经过培训的医院护理部干事发放,使用统一指导语,由调查对象匿名填写,答完后由研究者或者相关负责人收回。

  2.2.4 统计学分析

  本研究应用 SPSS17.0 软件进行数据分析。对一般资料应用描述性分析,对护士人文关怀品质的影响因素,其中二分类资料的数据,先进行方差齐性检验,若方差齐用 t 检验,方差不齐用 t′检验;对多分类资料进行单因素方差分析,正态分布且方差齐用方差分析,方差不齐用 Tamhane'sT2 检验;非正态分布用非参数检验。对有统计学差异的影响因素以 a入=0.05,a出=0.10 为标准,进行多元逐步回归分析。

  2.3 质量控制

  2.3.1 问卷设计

  本研究采用第二军医大学护理学院课题组设计的护士人文关怀品质量表,信效度较好。正式调查前对 50 名临床护士进行预调查,结果证明量表具有较好的信效度。

  2.3.2 问卷调查

  本研究在调查前,对课题组成员和负责问卷发放的医院护理干事进行相关培训,使其了解问卷调查的注意事项,并能准确解答调查对象提出的问题,在遵循调查对象知情同意的基础上进行问卷的发放和回收。

  2.3.3 数据录入与处理

  研究者对问卷进行审查,剔除无效问卷后,对有效问卷标明序号,由课题组 2 名成员采用 EpiData 3.02 软件对数据进行双机录入,建立数据库,进行数据的编码,核查等处理。

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