经历不良事件创伤后NICU护士的职业成长与倦怠：一项多中心横断面研究

《Journal of Pediatric Nursing》：Growth and burnout in NICU nurses after experiencing adverse event trauma: A multicenter cross-sectional study

　　

摘要

目标：本研究的主要目的是评估创伤后成长（PTG）与新生儿重症监护室（NICU）护士职业倦怠之间的关联。

方法：这项多中心横断面研究（2026年2月至4月）纳入了中国18个省份的660名注册NICU护士。采用创伤后成长量表（PTGI；0–100）量化PTG，并使用马斯拉奇倦怠量表—人类服务调查（MBI-HSS；0–132）评估倦怠。通过多变量线性回归、平滑曲线拟合和两段线性回归描述暴露-结局关系，并校正人口学、工作负荷及事件特异性协变量。

结果：经多变量校正后，PTG与倦怠呈显著负相关（校正β = ?0.42；95% CI：?0.48至?0.35）。阈值分析确定PTGI评分46分为拐点；低于此阈值时，PTG与倦怠无显著关联（β = 0.13；P = 0.16）。达到或超过46分时，PTGI评分每增加1分，倦怠评分降低0.60分（校正β = ?0.60；95% CI：?0.69至?0.52），斜率比常规线性估计值陡43%。

结论：在NICU护士中，PTG与较低的倦怠评分呈阈值依赖性关联。46分的PTGI评分应视为初步发现，需经纵向研究和干预验证后方可用于临床。

引言

新生儿重症监护室（NICU）的护士在持续不断的临床需求下工作，常规面对高风险情境，包括患者病情突然恶化、复苏失败和不良临床事件。因此，职业倦怠已成为威胁全球护理队伍稳定的重大公共卫生危机。近期系统评价和多中心流行病学数据显示，注册护士的倦怠合并患病率为34%–42%（Ge等，2023；Getie等，2025），而NICU专科护士由于情感投入深远和技术决策压力巨大，承受着不成比例的高负荷，合并患病率估计达38%–45%（De la Fuente-Solana等，2021；Sadler等，2023）。在中国，新生儿重症监护的迅速扩张与护士-患者配置比率的持续滞后相结合，加剧了这一趋势；区域性横断面调查持续报告倦怠率上升，主要集中在36%–44%范围内（Huang等，2023）。高倦怠率与更高的离职意愿和护理质量下降相关（Thomas等，2022），同时也是医疗差错风险增加和不良新生儿结局的强效预测因子（Flynn等，2024；Jun等，2021）。因此，阐明NICU护士中调节倦怠的关键心理机制已成为优化重症护理队伍配置和留存的紧迫需求（Al-Harrasi等，2024；Carton等，2022；Elgin等，2026；Nissanholtz Gannot等，2022）。高工作负荷需求、不断演变的心理支持体系以及关于情感表达的文化规范可能影响中国NICU护士的PTG和倦怠，并可能影响所识别阈值的可推广性。

创伤后成长（PTG）指个体在经历高压力临床事件或职业创伤后所经历的积极心理转变。这一构念涵盖增强的个人力量、深化的人际关系以及对生活优先级的重新评估（Meyerson等，2011；Tedeschi & Calhoun，1996）。其潜在机制取决于从侵入性反刍向刻意反刍的认知转变，以及创伤后核心信念图式的适应性重建（Brooks等，2017；Stockton等，2011）。理论上，PTG可能仅在个体从不适应性侵入性反刍过渡到适应性认知容纳后才产生保护作用，提示可能存在非线性的"激活阈值"。在医疗环境中，PTG日益被视为对抗职业心理伤害的重要保护缓冲（Hamama-Raz等，2021；Ruan & Li，2026）。过去五年的累积证据表明，医疗工作者中较高的PTG水平与抑郁和焦虑风险显著降低相关，并强效预测长期心理韧性和职业留存（Chen等，2021；Foster等，2024）。相反，成长受阻或不良适应往往导致慢性压力积累，从而提高患创伤后应激障碍、慢性疲劳和职业倦怠的易感性（Ruan & Li，2026；Sim等，2025）。然而，尚不清楚这种保护作用是以连续渐进过程运作，还是需要关键心理阈值才能达到临床意义上的效果。

在NICU中，高度情绪化的不良事件——如病情突然恶化、复苏不成功、新生儿死亡和激烈的家庭冲突——由于所需的情感投入之深，构成了非常特定的创伤触发情境，经常在护理人员中引发严重的继发性创伤应激和心理困扰（Lim等，2026）。因此，心理重建与倦怠之间的相互作用表现出明显的上下文依赖性和潜在非线性。然而，目前对于PTG的具体演变——特别是由"临床不良事件"触发——以及NICU护士职业心理健康的可操作干预阈值，缺乏稳健的多中心实证数据；剂量-反应关系仍不明确（Cai等，2024）。尽管这一理论联系已获得初步认可，但在临床护理群体中的实证关系仍存在方法学限制和学术争议（Pado等，2023）。关键的是，现有文献主要受限于单中心、小样本设计，不加批判地假设线性负相关，从而忽视了心理资源积累和上下文调节变量的潜在阈值效应（Hamama-Raz等，2021）。此外，所提出的"成长悖论"假说认为，在缺乏组织支持的高压环境中，过早或过度追求积极心理重建可能触发补偿性情感耗竭，反使倦怠在早期成长阶段反而升高（Lyu等，2021；Zoellner & Maercker，2006）。相比之下，另一种观点认为，一旦PTG超过特定关键阈值，心理资本将对倦怠产生显著缓冲效应（Hamama-Raz等，2021；Sim等，2024）。加上这些理论模糊，以往研究经常未能充分校正NICU特异性混杂因素，包括轮班负担、不良事件暴露频率和机构层级。现有文献中缺乏精细的非线性建模可能引入了显著估计偏差，使得剂量-反应关系和可操作干预阈值基本未被探索（Beck & Casavant，2020；Huang等，2024；Staggs & Dunton，2012）。

现有证据普遍表明，较高的PTG与医疗工作者较低的 occupational burnout相关（Ruan & Li，2026；Sim等，2024）。然而，尚不清楚NICU护士中PTG-倦怠关联是遵循连续线性模式，还是存在一个阈值，超过该阈值后负相关更加显著。明确这一关系具有重要的临床意义，因为识别可重复的阈值可以帮助制定更有针对性、资源效率更高的心理支持，包括为不同PTG水平护士量身定制的分层护理策略。为填补这一证据缺口，我们开展了一项涉及18个中国省份660名注册NICU护士的多中心横断面研究，并采用多变量回归、平滑曲线拟合和两段线性回归，同时考虑相关的人口学、职业、工作负荷和不良事件相关协变量。研究目标为：(1) 主要目标：评估NICU护士中PTG与职业倦怠之间的独立关联；(2) 次要目标：确定PTG-倦怠关联是否非线性，若是，则识别拐点。

以下方法部分描述了用于检验该阈值假设的多中心设计、测量和分析方法。

章节片段

研究设计与参与者

这项多中心横断面研究于2026年2月至4月进行。采用便利抽样法，我们招募了中国18个省份103家医院的NICU注册护士（附表S1）。电子问卷由参与医院分发。共收集660份有效问卷，纳入最终分析。合格参与者需满足：(1) 持有有效国家注册护士执照；(2)

研究人群基线特征

共660名NICU护士纳入最终分析。参与者根据中文版创伤后成长量表（PTGI）总评分的三分位数分层为低（n = 233）、中（n = 213）和高（n = 214）PTG组。各组间PTG评分差异显著，均值依次递增（分别为45.38 ± 13.00、61.77 ± 2.71和79.10 ± 8.75；P < 0.001；表1）。MBI-HSS评分随PTG水平升高显著降低，

讨论

在本涵盖18个中国省份660名NICU护士的多中心横断面分析中，我们系统评估了PTG与职业倦怠之间的关联。该关联呈非线性，PTGI评分高于46分时负相关斜率更为显著。由于PTG和倦怠同时测量，无法建立时间方向；较低的倦怠也可能促进意义建构和更高的PTG报告值。虽然具有统计学显著性，但临床

结论

本多中心横断面研究在NICU护士中发现了PTG与职业倦怠之间的非线性关联，较高PTG水平下负相关更强。46分的PTGI值应视为初步、假设生成性发现，而非即时临床截断值。这些发现可能为未来评估分层心理支持与组织性工作负荷和对同事支持的方案提供参考。纵向研究及

生成式AI在科学写作中的声明

作者在本手稿的准备过程中未使用任何生成式AI或AI辅助技术。

CRediT作者贡献声明

余青凌：撰写——初稿，可视化，方法学，形式分析，概念构思。吴巧璇：撰写——初稿，方法学，调查，概念构思，形式分析。董玉冰：资源，调查，数据整理。宋心新：资源，调查，数据整理。钟风勤：验证，调查，数据整理。熊小云：撰写——审阅与编辑，监督，项目管理，方法学，经费获取

经费来源

本研究得到深圳市科技计划[项目编号JCYJ20240813115035045]；深圳市科技计划（深圳市自然科学基金）[项目编号JCYJ20250604191408012]；深圳市广东省高水平临床重点专科基金[项目编号SZGSP009]；深圳市妇女儿童健康与疾病重点实验室[项目编号ZDSYS20230626091559006]；深圳市医学"三名工程"项目[项目编号]资助。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的与本论文所报告工作相关的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢660名NICU护士慷慨贡献时间参与本研究，以及各参与机构的现场协调员协助数据收集并确保数据质量。

余青凌 | 吴巧璇 | 董玉冰 | 宋心新 | 钟风勤 | 熊小云

广州中医药大学，中国广州