护理实习生患者安全胜任力潜在剖面分析及教育干预策略研究

针对护理实习生患者安全胜任力(PSC)异质性难题，中南大学团队采用潜在剖面分析(LPA)对760名实习生进行多维度评估，识别出高(25.9%)、中(44.7%)、低(29.4%)三个亚群，发现专项课程(OR=0.418)、循证护理学习(OR=0.499)等关键影响因素，为分层教育干预提供精准靶点。

　　

在全球医疗系统持续面临患者安全挑战的背景下，世界卫生组织(WHO)数据显示，仍有10%的患者在医疗过程中受到伤害，这些可预防的不良事件消耗了15%的医疗支出。作为未来护理队伍的主力军，护理实习生却频繁卷入给药错误、跌倒事件等安全漏洞，20-40%的实习生报告曾经历医疗差错或临界失误。这种现状暴露出护理教育体系的关键短板——传统以总分评估患者安全胜任力(Patient Safety Competency, PSC)的模式，难以捕捉实习生群体内部的异质性特征，导致教育干预缺乏针对性。

为破解这一难题，中南大学护理与行为医学研究中心团队在《Nurse Education Today》发表了一项开创性研究。研究人员采用横断面设计，通过患者安全胜任力自评量表(PSCSE)对湖南省12所院校760名护理实习生进行测评，首次运用潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)这一先进统计方法，揭示了隐藏在这批"准护士"群体中的能力分层规律。

研究团队采用多阶段混合方法：首先通过整群抽样获取代表性样本，采用包含31个条目的PSCSE量表（含知识、技能、态度三维度）进行网络问卷调查；继而运用LPA模型识别潜在亚群，最后通过多因素logistic回归分析影响因素。质量控制方面设置注意力检测题项，剔除92份无效问卷，确保数据可靠性。

研究结果部分呈现三个关键发现：

1. 总体特征
   实习生PSCSE总分为152.47±22.53，显著低于注册护士群体。量表各维度得分显示，安全态度维度表现最佳，而临床推理技能最为薄弱。

2. 潜在亚群分析
   LPA模型鉴别出三个具有显著差异的亚群：

• 高胜任力组(25.9%)：在所有维度均表现优异，尤其擅长团队协作与错误报告
• 中等胜任力组(44.7%)：安全知识掌握良好但应用能力不足
• 低胜任力组(29.4%)：沟通技能(communication skills)和不良事件分析能力明显欠缺

1. 影响因素解析
   多因素回归揭示高胜任力组的四大"助推器"：

• 课程设置：接受过患者安全专项课程培训(OR=0.418, p<0.001)
• 学习方法：参与循证护理(Evidence-based Nursing)实践(OR=0.499, p=0.003)
• 临床训练：定期参加病例讨论(case discussions)(OR=0.572, p=0.047)
• 实践经验：实习期间分析过真实不良事件(OR=0.499, p=0.002)

在讨论环节，研究者指出这项研究的双重突破：方法学上首次将LPA引入护理教育评估，实践层面则绘制出"能力地图"。特别值得注意的是，高胜任力组的关键特征并非传统认知的学时积累，而是特定教育策略的组合应用。这解释了为何单纯延长实习时间未必提升安全能力，而案例教学、情境模拟等主动学习方式效果显著。

该研究的现实意义在于为护理教育改革提供"精准导航"：

1. 课程优化：建议将患者安全设为独立必修课，而非分散嵌入其他课程
2. 教学方法：推广基于真实案例的逆向思维训练，强化不良事件(Adverse Event)分析模块
3. 评价体系：建立多维度动态评估，替代单一总分评价

尽管存在横断面设计无法推断因果关系等局限，但这项研究仍为全球护理教育提供了重要范式。正如作者Jiao Xu团队强调的，识别"隐藏的多样性"才是实现教育公平的前提——只有承认实习生群体的能力差异，才能设计出真正因材施教的培养方案。未来研究可结合客观结构化临床考试(OSCE)等评估工具，进一步验证LPA模型在护理教育质量监测中的应用价值。