臨床看護師の高精神的ワークロードリスク予測モデルの構築と評価：横断研究

科学分野:

• 看護研究
• 労働衛生心理学
• 予測モデリング

背景:

• 高い精神的ワークロード（MWL）は、臨床看護師の幸福とパフォーマンスにリスクをもたらす。
• 仕事の要求-資源モデルは、MWLに影響を与える要因を理解するためのフレームワークを提供する。
• リスクの高い看護師を特定することは、適時かつ効果的なサポートのために不可欠である。

研究 の 目的:

• 臨床看護師の高MWLリスクを特定するための予測ノモグラムモデルを開発および検証すること。
• MWL予測における仕事の要求-資源フレームワークを適用すること。
• 早期検出と介入のためのツールを確立すること。

主な方法:

• 9つの三次病院から826人の臨床看護師のコホートが参加した。
• 収集されたデータには、人口統計、MWL、および心理社会的要因（例：緊急対応、社会的支援、コーピング）が含まれていた。
• LASSO回帰は予測因子を特定し、その後、予測のための二項ロジスティック回帰とノモグラム構築が行われた。

主要な成果:

• 高MWLの7つの予測因子が特定された：性別、給与満足度、夜勤頻度、離職意向、緊急対応能力、知覚された社会的支援、および否定的なコーピングスタイル。ノモグラムは、トレーニング（AUC=0.796）および検証（AUC=0.793）コホートで良好な識別能を示した。モデルは、堅牢な内部妥当性と強力なキャリブレーションによる一貫したパフォーマンスを示した。

結論:

• 検証されたノモグラムは、臨床看護師の高いMWLリスクを効果的に予測する。
• モデルは、良好な識別能、キャリブレーション、および内部信頼性を提供する。
• このツールは、標的介入のためのリスクの高い看護師の特定を容易にする。