护理关怀中感知同情量表的开发与验证：提升以患者为中心护理质量的关键工具

本研究针对护理实践中同情心评估工具的缺失问题，开发并验证了"护理关怀中感知同情量表(PCNC)"。土耳其埃尔祖鲁姆理工大学团队通过398名住院患者的横断面研究，构建了包含19个条目、2个维度（同情关怀、专注在场）的量表，验证性因子分析显示模型拟合良好（RMSEA=0.068），Cronbach's α达0.922。该工具为量化患者视角的同情护理提供了可靠测量标准，对完善护理教育体系和医疗政策制定具有重要价值。

　　

在当代医疗体系中，同情心(compassion)作为护理实践的核心价值，直接影响患者的治疗体验和临床结局。然而令人惊讶的是，尽管大量研究证实同情护理能提升患者满意度、治疗依从性和生活质量，护理教育却长期缺乏系统化的同情能力培训框架。更关键的是，现有评估工具如自我同情量表(Self-Compassion Scale)或同情疲劳量表(Compassion Fatigue Scale)多聚焦医护人员自身状态，鲜有从患者视角量化护理同情体验的工具。这种评估空白使得医疗机构难以客观监测和改进护理质量。

针对这一关键缺口，土耳其埃尔祖鲁姆理工大学健康科学学院的Yasemin Erden领衔研究团队开展了开创性工作。研究团队通过系统文献回顾，构建包含36个条目的初始题库，经专家小组采用Davis技术筛选（内容效度指数CVI≥0.80）后保留27个条目。2023年3月至5月期间，研究者在土耳其东部某教学医院收集398名住院≥1周患者的横断面数据，随机分为探索性因子分析(EFA n=208)和验证性因子分析(CFA n=190)两组。通过严格的心理学测量验证流程，最终开发出包含19个条目、2个维度的"护理关怀中感知同情量表(PCNC)"，相关成果发表在《BMC Nursing》期刊。

研究采用多阶段验证方法：1）通过KMO检验（0.901）和Bartlett球形检验（χ²=1284.5, p=0.000）确认数据适合因子分析；2）采用直接斜交旋转法进行EFA，确定二维结构；3）通过AMOS软件进行CFA验证模型拟合度；4）计算Cronbach's α系数评估内部一致性。样本特征显示参与者平均年龄41.27±12.43岁，63.3%为女性，85.5%已婚，主要来自妇产科（30.3%）等7个科室。

量表开发结果显示：EFA提取的两个因子共解释51.71%方差，其中"同情关怀"因子（14项）包含"护士真诚回答我的问题"等条目，负荷量0.528-0.797；"专注在场"因子（5项）包含"护士称呼我的名字"等条目，负荷量0.465-0.834。CFA拟合指标达到理想标准（χ²/df=2.37, CFI=0.941, RMSEA=0.068），验证了EFA提出的结构模型。

信效度分析证实：总量表Cronbach's α达0.922，两个子维度分别为0.921和0.931。项目-总分相关系数均>0.40，删除任何条目均不会显著提高α值。内容效度经10位专家评估（CVI=0.80），患者平均得分为77.39±10.70（范围38-95），显示良好的区分效度。

这项研究填补了护理质量评估领域的重要空白。PCNC量表首次实现了从患者视角量化同情护理的标准化测量，其二维结构既包含情感支持（如"护士带着爱意接近我"），也涵盖行为表现（如"保持眼神接触"）。相比现有工具，该量表具有三大突破：1）专门针对护理场景设计；2）聚焦患者感知而非医护人员自我报告；3）兼顾同情的情感表达和可观察行为。研究团队特别指出，量表在妇科、内科等不同科室患者中均表现稳定，为跨科室应用奠定基础。

在讨论部分，作者强调PCNC量表对护理政策制定的启示：医疗机构可将该工具纳入质量评估体系，通过定期监测识别需要改进的护理环节。教育领域则可将其作为护生同情能力培养的效果评价指标。研究也坦诚指出局限性，如样本仅来自单一地区，未来需进行跨文化验证。值得注意的是，量表开发严格遵循心理学测量规范，从条目生成、专家评审到统计验证各环节均体现方法论严谨性，为后续相关研究提供了可借鉴的范式。

这项研究的现实意义不言而喻。在医疗日益技术化的今天，PCNC量表犹如一把标尺，帮助医疗机构平衡"技术"与"人文"两大维度。正如研究者所言，当护理人员知道自己的同情行为将被科学测量，就更可能将这种"软技能"转化为可观察、可改进的具体实践。该成果不仅为护理质量研究提供了新工具，更重新唤起了对医疗人文本质的关注——正如量表某个高负荷条目所揭示的终极关怀："她/他觉察到我的痛苦，并努力减轻它"。