职业倦怠是指在以人为服务对象的专职领域中，个体出现的一组由情绪耗竭、去人格化、个人低成就感所组成的症状，Maslach等人提出了职业倦怠的三维模型，即从情绪耗竭(emotional exhaustion，EE)、去人格化(depersonalization，DP)、个人低成就感(reduced personal accomplishment，RPA)三个维度解释职业倦怠的意义。^[1]有研究发现，国内外护士存在高职业倦怠率、高重度职业倦怠比例的情况。^[2-5]国内外均有研究发现高职业倦怠率与高离职率或离职意愿有相关性。^[6-7]当前中国护士职业倦怠感的产生，对护士离职率的增加有重要影响。急诊科护士由于其工作的特殊性，长期承受高度压力，工作环境也较其他科室更加恶劣，同时其工作内容的紧急性和不确定性均较高，可能导致其职业倦怠感的加剧，^[8]进而影响医疗服务水平和质量。因此，护士职业倦怠问题亟需得到关注和控制。

在医学领域的研究中，约有80%的数据带有空间属性^[9]，对流行病、慢性病等病因较为不明确的疾病而言，空间分布已被广泛应用于寻找病因、完善处置措施等方面^[10-12]。以往研究显示，职业倦怠易受医院级别、收入水平等因素的影响^[13]，而我国幅员辽阔，各地经济发展程度不尽相同，因此，这些受经济水平制约的因素在地理分布上并不均匀，进而使得职业倦怠也存在空间聚集性和差异性。目前，伊朗的Rezaei等的研究使用空间分布分析护士职业倦怠情况。^[14]国内利用该方法来研究医务人员职业倦怠的空间分布情况尚未见报道。因此，本文力图分析职业倦怠在我国不同地区的分布差异，为合理控制职业倦怠，深入探讨职业倦怠的影响提供新方法和思路。

1 资料与方法 1.1 资料来源

本次研究是在2019年7—9月，由中华医学会急诊医学分会、海南医学院、华中科技大学同济医学院公共卫生学院联合开展的针对全国医疗机构急诊科护士的问卷调查。^[15]本次调查采用多阶段分层随机抽样进行调查。首先，根据2018年31个省份的人均可支配收入将全国划分为发达地区、发展中地区和欠发达地区；然后，根据各省设有急诊科的医院名单，由每个省的调查员随机抽取了10家医院，其中包含三级医院、二级医院和一级医院；最后，根据医院的数量和规模，从每家医院随机抽取30%在急诊科执业满6个月的护士进行自填式问卷调查。本研究共纳入21 912名急诊科护士，收回20 737份完整问卷，最终，共筛选出20 136份有效问卷进行统计分析(有效比例为97.10%)。

本次研究方案由海南医学院附属第二附属医院机构伦理委员会批准(HYLL-2018-035)。所有调查对象都提供了书面知情同意。

1.2 研究方法 1.2.1 职业倦怠的收集和测量

本次急诊科护士职业倦怠调查采用工作倦怠量表(Maslach Burnout Inventory，MBI)。作为权威的职业倦怠评估工具，MBI共包含22个条目，分为3个维度：情绪耗竭(EE)9个条目、去人格化(DP)5个条目、个人低成就感(RPA)8个条目，以李克特七级评分量表的形式进行计分。在本次研究中，MBI总量表以及EE、DP和RPA分量表的Cronbach's α系数分别为0.86、0.92、0.88和0.89，提示量表的测量是可靠的。

根据国内护士职业倦怠常模的诊断标准^[4]，将情绪衰竭得分27分、去人格化8分、个人低成就感24分分别作为临界值，划分职业倦怠严重程度。再参照李永鑫的方法^[16]，按照职业倦怠的三个维度得分情况进行分级：当仅有一个维度得分高于临界值时，评价为轻度职业倦怠；两个维度得分高于临界值时，评价为中度职业倦怠；三个维度全部高于临界值时，评价为重度职业倦怠。

1.2.2 空间自相关分析

包括单变量全局莫兰指数(Moran's I)与单变量局部莫兰指数分析两种方法，通过对已制作好的地图数据集赋予queen权重的方式，分析有共同边界的省级行政单位中护士职业倦怠的空间分布差异，以及不同地区急诊科护士职业倦怠三个维度评分和总分是否存在空间聚集性。莫兰指数的值域为[-1, 1]，其绝对值大小表示空间自相关程度，当其绝对值越接近1，说明空间相关强度越大，+/-符号代表相关关系的正/负方向，等于0时为不相关。

1.2.3 统计学方法

使用SPSS 26统计软件进行数据筛选、计算和转换，使用guihuayun.com网站上下载的中国行政地区矢量图，在GeoDa 1.18软件上将处理好的数据与矢量图进行合并，赋予空间权重后进行空间自相关分析。

2 结果 2.1 急诊科护士人口学特征

本次研究纳入的20 136例急诊科护士中，男性2 133人(10.6%)，女性18 003人(89.4%)；年龄在18~65岁之间，中位年龄30岁；婚姻状况主要为已婚13 328例(66.2%)，学历以本科居多，为13 288例(66.0%)。主要来自公立医院19 310例(95.9%)；近3/4的护士来自三级医院。

2.2 急诊科护士职业倦怠情况

本次调查中，急诊科护士职业倦怠的情绪耗竭、去人格化、个人低成就感三个维度平均得分分别为30.53±15.30、11.89±7.21和32.53±13.32分。根据职业倦怠分级情况，在20 136例急诊科护士中，无职业倦怠者2 507例(12.5%), 轻度职业倦怠者5 965例(29.6%)，中度职业倦怠者4 804例(23.9%)，重度职业倦怠者6 860例(34.1%)。

通过对不同医院级别的护士进行分层分析，发现三级医院的急诊科护士职业倦怠的情绪耗竭、去人格化、个人低成就感三个维度平均得分分别为31.00±15.28、12.04±7.21、32.78±13.09分，而二级及以下医院的急诊科护士职业倦怠的三个维度对应平均得分分别为29.18±15.27、11.47±7.17、31.80±13.92分。根据职业倦怠分级情况，14962名三级医院的急诊科护士中，无职业倦怠者1 473例(9.9%), 轻度职业倦怠者3655例(24.4%)，中度职业倦怠者3578例(23.9%)，重度职业倦怠者6256例(41.8%)；5174名二级及以下医院的急诊科护士中，无职业倦怠者712例(13.8%), 轻度职业倦怠者1 381例(26.6%)，中度职业倦怠者1194例(23.1%)，重度职业倦怠者1 887例(36.5%)。经卡方检验发现不同级别医院的轻度、中度、重度职业倦怠率均存在显著差异(P＜0.05)。

2.3 急诊科护士职业倦怠空间统计分析 2.3.1 各省市急诊科护士职业倦怠分布情况

我国各个省份急诊科护士职业倦怠的EE均值范围在18.00~35.69之间，其中黑龙江省、吉林省、河北省、山东省、浙江省的急诊科护士EE均值较高；DP均值范围在8.00~13.35之间，其中黑龙江省、河北省、甘肃省、山东省、青海省、湖南省的急诊护士DP均值较高；RPA均值范围在28.00~35.29之间，其中黑龙江省、辽宁省、山西省、山东省、天津市、江苏省急诊科护士RPA均值较高。总分均值范围在54.00~82.04之间，其中黑龙江省、河北省、山西省、山东省、天津市、湖南省的急诊科护士职业倦怠得分较高。除西藏外，其余省份的职业倦怠总分及各维度均值均处于较高水平(表 1)。

2.3.2 急诊科护士职业倦怠的空间自相关分析

我国急诊科护士职业倦怠EE、DP、RPA三个维度得分及总分均值的全局莫兰指数分别为0.203(P=0.012)、0.007(P=0.358)、0.338(P=0.006)、0.247(P=0.003)。结果表明，我国急诊科护士的EE、RPA及职业倦怠总分空间分布差异明显。通过局部单变量相关分析发现，在全国范围内，我国华北、东北、西北、西南地区护士职业倦怠普遍存在显著聚集性，其中，东北、华北地区高—高聚集区居多，西北、西南地区低—低聚集区偏多^①。

① 存在聚集类型的地区与周边地区存在显著关联性。高—高聚集表示该地区观测值高，周边地区观测值也高；低—低聚集表示该地区观测值低，周边地区也低；高—低聚集表示该地区观测值高，周边地区观测值低；低—高聚集表示该地区观测值低，周边地区观测值高。

对急诊科护士职业倦怠的三个维度展开分析发现，在EE维度上，东北、华北地区的河北省、北京市(P＜0.01)、天津市、内蒙古自治区聚集类型为高—高相关，其与高EE均值的黑龙江省、吉林省、山东省相邻；但是辽宁省则呈现为低—高相关。由此可见，东北、华北地区的急诊科护士除辽宁省外，情绪衰竭水平均较高。西北、西南地区的青海省聚集类型为高—低相关，其与低EE均值的西藏自治区、四川省相邻，这意味着青海省急诊科护士的高情绪耗竭表现较周围地区相对独立，值得对其成因进一步研究。云南省(P＜0.01)、四川省聚集类型为低—低聚集，其与低EE均值的西藏自治区、重庆市、贵州省相邻，说明这一地区的EE水平均较低且存在聚集性。从DP维度来看，仅有四川省和云南省(P＜0.01)表现出显著的低—低聚集，这两个省份与低DP均值的西藏自治区、贵州省相邻，说明低DP水平聚集在此。RPA维度的结果与EE维度类似，东北、华北地区的河北省(P＜0.001)、河南省、吉林省的聚集类型表现为高—高聚集，其与高RPA均值的黑龙江省、辽宁省、山西省、山东省、天津市、江苏省相邻；而在西北、西南地区，新疆维吾尔族自治区(P＜0.01)、青海省、四川省的聚集类型表现为低—低聚集，与低RPA均值的甘肃省、西藏自治区相邻；云南省的聚集类型则表现为高—低聚集，与低RPA均值的西藏自治区相邻。

从职业倦怠的总分均值来看，华北、东北地区的内蒙古自治区、吉林省、辽宁省、北京市、河北省(P＜0.01)、河南省的聚集类型显示为高—高聚集，与高职业倦怠总分均值的黑龙江省、山西省、天津市、山东省相邻。在西北、西南地区，新疆维吾尔族自治区、四川省、青海省的聚集类型表现为低—低聚集，其与低职业倦怠总分的西藏自治区、重庆市、贵州省相邻；云南省(P＜0.01)的聚集表现较为特殊，表现为高—低聚集型，与低职业倦怠总分均值的西藏自治区、贵州省、重庆市相邻(表 2)。

3 讨论和建议 3.1 我国急诊科护士职业倦怠情况严重

本研究发现我国急诊科护士的轻、中、重度职业倦怠的现患率分别为29.6%、23.9%和34.1%，综合国内外护士职业倦怠的横断面研究可发现，我国急诊科护士职业倦怠的现患率以及各维度的得分均处于相对较高的水平。^{[17, 18]}同代亚丽等人^[19]、和树芸等人^[20]和沈洋等人^[21]报告的山东省、四川省、福建省重度职业倦怠现患率(分别为6.7%、3.9%和7.4%)相比，本研究的重度职业倦怠现患率处于高水平。从职业倦怠的三个维度来看，我国急诊科护士EE、DP、RPA职业倦怠的得分为30.53、11.89和32.53，与国外文献进行对比^[22-23]，我国急诊科护士职业倦怠各维度得分均高于其他国家。

3.2 我国急诊科护士职业倦怠空间分布差异明显

全局莫兰指数分析结果显示，急诊科护士的职业倦怠在全国范围内不是均匀分布的。总体上看，急诊科护士职业倦怠分布东北部高，西南部低。职业倦怠呈现的趋势为自东北向西南方向逐渐降低。国家统计局相关数据显示，政府年人均医疗财政支出在新疆自治区、青海省、西藏自治区等西部地区较高，而在辽宁省、山东省、吉林省、黑龙江省等东北地区较低。天津市、河北省的每万人拥有护士数较低，云南省则较高，这些现象都与本次研究结果呈现一定程度的重合，提示护士薪资待遇和工作量可能是影响这种空间分布的重要原因。美国针对50 273名护士的调查研究也同样显示，护士的职业倦怠发生率会由于人员配备是否充分而存在东南部高(30.0%)西部低(16.6%)的差异。^[7]我国西南地区急诊科护士生活节奏缓慢，工作压力较低，在以往文献研究中^[24-26]，这些特点与护士的低职业倦怠感有关。但在东北、华北地区经济较为发达，且人口密度大，容易导致护士数量短缺，很多护士不得不面临加班倒班的情况。^{[27, 28]}

进一步局部空间自相关分析结果表明，急诊科护士职业倦怠在三个不同维度和总分均值之间均有在华北东北地区高—高聚集、在西北西南地区低—低聚集的分布趋势。与熊璐璐等^[29]在北京市、徐征等^[30]在黑龙江省、顾文涛等^[31]在吉林省、王海洋等^[32]在西部地区的地方性横断面研究结果相吻合。相较于西北，西南地区，华北地区有两大直辖市，拉动经济发展，更好的经济水平就意味着更高的人员待遇，同时也会带来更为激烈的工作竞争，使得华北地区出现聚集性的高职业倦怠。这种分布差异同时为定向解决各地急诊科护士的职业倦怠提供了参考，也为进一步发掘职业倦怠的影响因素提供了方向。此外，由于目前我国大多数职业倦怠研究的对象主要局限在单个省内^[33-35]，本次研究结果也可以为全国性的职业倦怠空间分布研究提供样本选择与研究方向的参考。

3.3 建议 3.3.1 开拓视角，加大护士职业倦怠的横向纵向的研究范围

本研究优势在于使用了全国性大规模的急诊科护士样本进行问卷调查，有效样本量高达20 136例，研究结果更具有代表性；并且利用GIS技术处理空间分布数据的优势对急诊科护士职业倦怠的三个维度以及总分均值展开分析，进一步明确了全国不同地区急诊科护士职业倦怠的分布情况。本研究尚存在不足，研究采用横断面研究，无法获得急诊科护士职业倦怠的发生率，从现患率的角度来讨论可能会存在选择偏倚；职业倦怠和相关影响因素同时存在，难以建立确切的因果关系。因此，急诊科护士职业倦怠地理分布差异的具体产生机制以及影响因素仍需进一步扩展研究。相关研究可联合采用结构方程等方法深入探讨护士职业倦怠与地区因素的交互作用和作用机理，亦或使用不同年份截面的样本研究不同地区的时空变化趋势，为护士职业倦怠的控制提供更有效的证据。

3.3.2 因地制宜，合理高效控制护士职业倦怠

我国急诊科护士职业倦怠程度较为严重，且地域间差异较为明显，东北、华北地区更严重，西北、西南地区相对较轻。对急诊科护士职业倦怠的政策设计需要因地制宜地开展，东北、华北地区在急诊科护士数量短缺方面的问题需要引起重视，西北、西南及其他地区要维持急诊科护士低水平的工作压力，进一步扩大全国急诊科护士职业倦怠感低的优势。将有限的卫生资源合理、准确、高效的投入到消除护士职业倦怠的行动规划和发展策略中，力图达到最佳效果。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。