医院护士视角下弱势群体护理的障碍与促进因素：一项揭示医疗公平性关键策略的定性研究

这篇综述通过定性研究（qualitative study）和定向内容分析（directed content analysis），揭示了1084名医院护士对弱势群体（如低收入、无家可归者、少数族裔等）护理体验的系统性障碍与促进因素。研究基于社会生态模型（SEM），提出六大主题：利润优先与患者需求冲突、连续性护理与社区合作、人力不足与时间压力、语言技术应用、患者健康社会决定因素（SDOH）及护士个人偏见，为医院优化护理资源分配、提升公平性（equitable care）提供了实证依据。

　　

研究概述

这项定性研究分析了纽约和伊利诺伊州58家医院（25家高绩效与33家低绩效COVID-19死亡率医院）中1084名注册护士的开放式文本反馈，聚焦其护理弱势群体（如低收入、少数族裔、移民等）的体验。研究采用社会生态模型（SEM）框架，通过定向内容分析识别出六大核心主题，揭示了系统性、机构性和个体层面的关键因素。

方法学设计

数据源自2021年RN4CAST-NY/IL调查的开放式问题：“哪些因素促进或阻碍您为弱势群体提供优质护理？”。研究人员使用NVivo软件进行编码，基于SEM的四个层级（个体、机构、社区、系统）构建代码本，并通过双盲编码确保信度（IRR>0.70）。统计差异分析采用t检验和χ²
检验（P<0.05）。

六大主题与SEM层级

系统层面：利润优先于患者

护士普遍批评医院管理层将财务目标置于患者需求之上。低绩效医院的护士更频繁提及“VIP优先”文化对士气的打击，例如一名护士描述：“管理层对捐赠者的特殊待遇，直接消磨了我们对普通患者的同理心。”

社区层面：连续性护理与医院-社区协作

社会工作者在连接患者与社区资源（如住房安置、法律援助）中的作用被反复强调。高绩效医院更关注出院后护理断裂问题，而低绩效医院则列举了具体社区项目（如“高风险邮编区”的急救员随访计划）的成功案例。

机构层面：技术解决语言障碍与人力短缺

语言翻译技术（如视频系统）被普遍视为促进护理的工具，但低绩效医院更常报告设备不足或小语种（如乌尔都语）翻译缺失的问题。人力短缺是最大障碍之一，高绩效医院护士强调“教育时间被压缩”，而低绩效医院则直言“人手不足导致无法识别患者社会需求”。

个体层面：患者健康决定因素与护士偏见

患者健康素养、家庭支持及既往医疗信任度显著影响护理效果。值得注意的是，部分护士公开表达了对无证移民的负面情绪，例如质疑“为何用纳税人资源覆盖其医疗费用”。高绩效医院护士更频繁呼吁加强文化敏感性培训（cultural competency education），以消除对LGBTQAI群体等的隐性偏见。

讨论与建议

研究证实了护理资源（如人力配置、工作环境）与患者结局的强关联，并扩展了既往定量研究的发现，提出以下策略：

1. 政策层面：推动安全护患比立法（如加州1:4急诊室标准）；
2. 技术层面：投资多语言翻译设备及小语种服务；
3. 教育层面：实施持续的文化能力培训（如Magnet认证医院的DEI模块）；
4. 社区联动：强化社会工作者与社区资源的整合。

局限性

数据限于疫情期两州医院，可能存在响应偏倚。但千余份反馈涵盖了正反观点，增强了结论可信度。

结论

护士作为医疗前线的主要群体，其经验直接揭示了系统性不平等的根源。通过优化SEM各层级的干预措施——从个体偏见修正到社区资源整合——医院可实质性提升弱势群体的护理公平性（equitable care delivery）。