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目的 调查临床护士隐性缺勤现状,探索临床护士隐性缺勤的潜在类别,分析隐性缺勤的影响因素.方法 于2022年6-8月采用一般资料调查表、工作-家庭冲突量表、社会支持评定量表、隐性缺勤量表对北京市384名临床护士进行电子问卷调查.利用Mplus 8.3进行护士隐性缺勤潜在剖面分析,建立亚组模型.利用单因素分析和有序多分类logistic回归分析探讨临床护士隐性缺勤的影响因素.结果.北京市384名临床护士隐性缺勤总得分为(15.13±3.73)分,工作-家庭冲突总得分为(26.07±4.16)分,社会支持总得分为(41.59±3.82)分.临床护士隐性缺勤可分为低隐性缺勤组66.6%、中等隐性缺勤组24.5%和高隐性缺勤组8.9%3个潜在类别.有序多分类logistic回归显示,夜班数为4~9个/月(OR=2.008,P<0.05)、工作满意度(OR=2.968,P<0.05)、工作-家庭冲突度(OR=2.190,P<0.01)均是隐性缺勤的正向预测因素;社会支持(OR=0.303,P<0.01)是隐性缺勤的负向预测因素.结论 不同人口学特征临床护士隐性缺勤潜在剖面不同,夜班数、工作满意度、工作-家庭冲突度和社会支持度是临床护士隐形缺勤的影响因素.

作者:张燕;郗海涛;申红梅;马丽荣;郝伶俐

来源:职业与健康 2023 年 39卷 15期

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作者:
张燕;郗海涛;申红梅;马丽荣;郝伶俐
来源:
职业与健康 2023 年 39卷 15期
标签:
临床护士 隐性缺勤 潜在剖面分析 影响因素 Clinical nurse Presenteeism Latent profile analysis Influencing factors
目的 调查临床护士隐性缺勤现状,探索临床护士隐性缺勤的潜在类别,分析隐性缺勤的影响因素.方法 于2022年6-8月采用一般资料调查表、工作-家庭冲突量表、社会支持评定量表、隐性缺勤量表对北京市384名临床护士进行电子问卷调查.利用Mplus 8.3进行护士隐性缺勤潜在剖面分析,建立亚组模型.利用单因素分析和有序多分类logistic回归分析探讨临床护士隐性缺勤的影响因素.结果.北京市384名临床护士隐性缺勤总得分为(15.13±3.73)分,工作-家庭冲突总得分为(26.07±4.16)分,社会支持总得分为(41.59±3.82)分.临床护士隐性缺勤可分为低隐性缺勤组66.6%、中等隐性缺勤组24.5%和高隐性缺勤组8.9%3个潜在类别.有序多分类logistic回归显示,夜班数为4~9个/月(OR=2.008,P<0.05)、工作满意度(OR=2.968,P<0.05)、工作-家庭冲突度(OR=2.190,P<0.01)均是隐性缺勤的正向预测因素;社会支持(OR=0.303,P<0.01)是隐性缺勤的负向预测因素.结论 不同人口学特征临床护士隐性缺勤潜在剖面不同,夜班数、工作满意度、工作-家庭冲突度和社会支持度是临床护士隐形缺勤的影响因素.

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