“天平正朝着助人行为倾斜”——影响社区居民帮助痴呆症患者的行为的机制：一项混合方法研究

《International Journal of Nursing Sciences》：“The balance tilting towards helping behaviors”—The mechanisms influencing the behaviors of community residents in helping people with dementia: A mixed-methods study

本研究通过混合方法探讨中国社区居民对阿尔茨海默症患者的帮助行为机制，发现存在理性规划型与感性驱动型两类居民，其帮助行为受信息缺失与经验赋能等语境因素影响，形成认知双路径：理性路径涉及疾病误读与责任外化，感性路径体现污名化与共情的冲突。提出"平衡倾斜"模型，强调干预需融合理性与感性路径的协同效应。

　　

作者名单：盛泽志、李润泽、李嘉欣、方书燕、钟琪晴、吴一凡、郎建宁、张慧珍、李梦媛、程畅、孙娇

吉林大学护理学院，中国吉林省长春市新疆街965号

摘要

背景

随着“就地养老”和“适合痴呆症患者的社区”政策的提出，社区已成为支持痴呆症患者的重要场所。作为社区的核心成员，居民可以在充分利用社区资源来帮助痴呆症患者方面发挥重要作用。

目的

本研究在理论框架下探讨了中国居民对痴呆症患者的帮助行为类型及其背后的影响机制和路径。

方法

本研究采用了混合方法设计。第一阶段，来自中国吉林省三个社区的630名居民完成了关于痴呆症相关知识、态度、认知等方面的问卷调查。基于这些数据，通过Braun和Clarke的主题分析法对23名居民进行了半结构化访谈，以指导第二阶段的定性研究。两阶段的研究结果被整合起来，以便更深入地理解这一现象。

结果

研究发现了两种类型的居民：“理性规划型”和“情感驱动型”居民。他们的帮助行为决策受到信息缺失和经验赋权的影响，这些因素是塑造与痴呆症相关认知的关键背景因素。基于这种认知，居民的帮助行为遵循两种不同的思维路径：理性思维涉及对痴呆症的误解与正确理解、责任的外部化与内化以及自我利益与利他主义之间的冲突；而感知思维则表现为污名化观念与同理心或同情心之间的矛盾。当促进因素占主导时，个体的主观能动性会驱动其采取本能的、主动的或反应性的帮助行为。

结论

本研究揭示了不同类型居民对痴呆症患者帮助行为背后的双重认知机制和路径。此外，还对影响因素进行了深入分析，并提出了一个“平衡倾斜”模型。未来的干预措施应基于这些机制进行设计，结合理性思维和感知思维，以增强帮助行为的动机和可持续性。

研究内容片段

已有研究

• •为应对人口老龄化，全球各国都在努力实现“就地养老”，目前70%或更多的痴呆症患者居住在社区中。
• •中国的政策鼓励社区居民帮助痴呆症患者，营造包容和关爱的社区氛围。
• 然而，在理论研究中，关于影响具有不同特征的社区居民帮助行为机制的研究较少。

本文的贡献

• •本研究揭示了“理性规划型”和“情感驱动型”社区居民在帮助痴呆症患者方面的双重思维机制和路径。
• 提出了一个“平衡倾斜”模型，用以解释社区居民帮助行为的促进和阻碍因素。

研究设计

本研究采用了顺序解释性混合方法设计。选择这种方法的理由在于：定量数据和分析有助于全面了解研究目的，而定性数据和分析则能更深入地探索参与者的观点（Palinkas等人，2019年）。研究结果的报告遵循了Good Reporting of a Mixed Methods Study checklist（O’Cathain等人，2008年）的标准。

定量研究阶段

共有630名年龄在15至89岁之间的参与者参与了研究，其中女性占多数（63.2%）。详细信息见补充材料表4。

定性研究阶段

基于定量分析的结果，招募了23名年龄在19至75岁之间的居民（包括6名男性和17名女性），详细信息见补充材料表5。

居民对痴呆症患者的帮助行为类别的潜在剖面分析

对630名居民的帮助行为进行了潜在剖面分析。

讨论

据我们所知，这是首次探讨不同群体居民在社区环境中如何帮助老年人的研究。本研究基于情感和认知思维，区分了“理性规划型”和“情感驱动型”的帮助行为路径。提出的“平衡倾斜”模型表明，对痴呆症的双重认知影响了帮助行为。污名化、误解、责任的外部化以及自我利益是主要障碍。

结论

本研究揭示了“理性规划型”和“情感驱动型”社区居民在帮助痴呆症患者方面的双重认知机制和路径。通过对帮助行为的认知过程和动机的深入分析，构建了一个影响因素的“平衡倾斜”模型。这些结果为开发综合性帮助行为干预计划提供了高质量的数据支持，该计划结合了感知思维和理性思维。

作者贡献声明

盛泽志：撰写初稿、方法论设计、数据收集与整理、概念构建。 李润泽：软件开发、数据收集、数据分析。 李嘉欣：方法论设计、数据收集、概念构建。 方书燕：软件开发、数据收集。 钟琪晴：撰写初稿、数据收集。 吴一凡：数据收集、数据分析。 郎建宁：撰写初稿。 张慧珍：审稿与编辑。 李梦媛：审稿。

资金来源

本研究得到了吉林省科技部的支持，项目编号：20250601034RC。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢AJE对文档语言的协助。