黃宏
摘 要:目的 調(diào)查新冠疫情(簡(jiǎn)稱COVID-19)防控期間在崗人員緊張反應(yīng)現(xiàn)狀,分析其影響因素,以適宜緊張狀態(tài)投入疫情戰(zhàn)斗提供人力支持保障。方法 采用一般情況調(diào)查表、職業(yè)緊張反應(yīng)量表、情緒勞動(dòng)量表等問(wèn)卷方式對(duì)人員緊張度進(jìn)行評(píng)估并分析原因。結(jié)果 職業(yè)緊張反應(yīng)總分53.4±13.1 , 其中高度緊張有0人,中度緊張3人,適宜12人,相對(duì)缺乏緊張6人。情緒勞動(dòng)3個(gè)維度因子分從高到低排序?yàn)椋鹤匀槐憩F(xiàn)、深層表現(xiàn)、表面表現(xiàn)。結(jié)論在COVID-19防控期間職業(yè)緊張反應(yīng)主要表現(xiàn)為適宜水平,仍有部分人員存在中度職業(yè)緊張反應(yīng),需要積極關(guān)注,為打贏疫情戰(zhàn)斗提供人力支持。
關(guān)鍵詞:職業(yè)緊張反應(yīng);情緒勞動(dòng);新冠疫情
新型冠狀病毒疫情(簡(jiǎn)稱COVID-19)在各省均有發(fā)病,尤以武漢為重,世界衛(wèi)生組織已列為國(guó)際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件,疫情防控是當(dāng)前最重要的工作,雖然醫(yī)院作為防控重點(diǎn),但在疫情期間各崗位防護(hù)都可能成為疫情爆發(fā)點(diǎn)。在這種高壓狀態(tài)下,在職人員除了面對(duì)平常工作職能外,更承受著可能遭遇傳染風(fēng)險(xiǎn)的壓力,其健康是高質(zhì)量地開(kāi)展工作的重要前提和基礎(chǔ)。職業(yè)緊張是職業(yè)中的一種情緒狀態(tài),心理健康與情緒勞動(dòng)具有相關(guān)性,情緒勞動(dòng)給員工帶來(lái)壓力,會(huì)導(dǎo)致員工的職業(yè)倦怠。情緒勞動(dòng)是指員工在工作中為了表現(xiàn)出公眾可以觀察到的或者組織所希望達(dá)到的情緒表現(xiàn)規(guī)則而做出的情緒管理【1】。職業(yè)緊張是指當(dāng)工作要求與工作能力不匹配時(shí)所發(fā)生的任何有害的軀體和情緒反應(yīng),可能會(huì)導(dǎo)致攻擊性行為、職業(yè)損害、心理或生理障礙甚至死亡。工作環(huán)境、工作內(nèi)容、工作要求等均與平常大有不同,通過(guò)調(diào)查職業(yè)緊張反應(yīng)、情緒勞動(dòng)等,分析相互之間是否存在聯(lián)系,為在崗人員健康提供指導(dǎo),使其以最佳狀態(tài)投入到工作中。
1. 對(duì)象與方法
本研究采用一般情況調(diào)查表、職業(yè)緊張反應(yīng)問(wèn)卷、情緒勞動(dòng)進(jìn)行調(diào)查。于2020年3月在新冠疫情防控期提供問(wèn)卷星采用方便抽樣的方法調(diào)查我行人員。
調(diào)查工具? ①一般情況調(diào)查表? 根據(jù)研究目的自行設(shè)計(jì)的一般情況調(diào)查表,包括一般人口學(xué)特征,如性別、年齡、教育程度、職稱、婚姻狀況、職務(wù)等。②職業(yè)緊張反應(yīng)量表? 采用《職業(yè)緊張量表修訂版》(簡(jiǎn)稱OSI-R)中的職業(yè)緊張反應(yīng)分量表,該量表有業(yè)務(wù)緊張反應(yīng)、心理緊張反應(yīng)、人際關(guān)系緊張反應(yīng)、軀體緊張反應(yīng)4個(gè)子項(xiàng),每個(gè)子項(xiàng)10個(gè)條目,每個(gè)條目按1-5級(jí)評(píng)分,有10個(gè)條目反向計(jì)分,得分值越高表明工作緊張水平越高,緊張反應(yīng)越強(qiáng)烈【2】。OSI-R被應(yīng)用于中國(guó)職業(yè)人群具有較高的信度和效度,內(nèi)容效度也較好,可以作為我國(guó)職業(yè)緊張研究的理想工具。③情緒勞動(dòng)量表? 采用2005年由Diefendorff等研制的情緒勞動(dòng)量表,包括表面表現(xiàn)(7個(gè)條目)、深層表現(xiàn)(4個(gè)條目)、自然表現(xiàn)(3個(gè)條目)三個(gè)維度。
調(diào)查方法與質(zhì)量控制? 采用問(wèn)卷調(diào)查法,編制問(wèn)卷時(shí)說(shuō)明調(diào)查目的和意義,調(diào)查對(duì)象閱讀指導(dǎo)語(yǔ)后進(jìn)行問(wèn)卷填寫。
統(tǒng)計(jì)學(xué)分析? 采用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。采用頻數(shù)、百分比、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差描述患者的一般資料、職業(yè)緊張反應(yīng)、情緒勞動(dòng)得分情況;采用相關(guān)性分析數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性,P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.結(jié)果
收回21份問(wèn)卷,完成樣本量,均為有效問(wèn)卷,其中:男16人,女5人;年齡(<30歲4人、≥30歲17人);學(xué)歷(大專7人、本科9人、其他5人);職稱(初級(jí)職稱11人、中級(jí)職稱10人、高級(jí)職稱0人);婚姻(未婚4人、已婚17人);工作負(fù)荷(與平時(shí)相當(dāng)17人、低于平時(shí)3人、高于平時(shí)1人);對(duì)疫情防控知識(shí)與技能掌握(未掌握13人、已掌握8人)。
職業(yè)緊張反應(yīng)總分為(53.4±13.1)分。按照緊張反應(yīng)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn):T分≥70分(高度緊張)有0人,60-69分(中度緊張)3人,40-59分(適宜)12人(60%),<40分(相對(duì)缺乏緊張)6人(30%)。情緒勞動(dòng)3個(gè)維度使用頻率從高到低依次為:自然表現(xiàn)、深層表現(xiàn)、表面表現(xiàn)。
在控制研究對(duì)象人口學(xué)特征(性別、年齡、教育程度、職稱、婚姻狀況、職務(wù)等)的影響下,情感承諾對(duì)情緒工作和工作滿意感的關(guān)系具有中介作用。表層表現(xiàn)通過(guò)情感承諾對(duì)工作滿意感產(chǎn)生消極影響,深層表現(xiàn)通過(guò)情感承諾對(duì)工作滿意感產(chǎn)生積極影響,自然表現(xiàn)通過(guò)情感承諾對(duì)工作滿意感產(chǎn)生積極影響。
3.討論
職業(yè)緊張引起的損失是巨大的,不但對(duì)勞動(dòng)者的身心健康帶來(lái)?yè)p害,對(duì)單位和社會(huì)造成的經(jīng)濟(jì)損失也同樣不容忽視【3】。關(guān)注職員身心健康,以最佳狀態(tài)投入到工作中,為打贏疫情防控戰(zhàn)斗提供人力保障。職業(yè)緊張不利于新冠疫情的防控。本研究結(jié)果顯示:本單位職業(yè)緊張反應(yīng)較低,這說(shuō)明此期間職業(yè)緊張反應(yīng)總體處于適宜狀態(tài),大部分人員沒(méi)有過(guò)度的緊張、恐懼情緒,在災(zāi)難面前顯示自己高尚的職業(yè)品質(zhì)。其4個(gè)子項(xiàng)中人際緊張反應(yīng)得分明顯偏低,這可能與當(dāng)前響應(yīng)國(guó)家號(hào)召:盡量減少外出、避免各種聚集活動(dòng),相互交流較平常明顯減少等有關(guān)。
情緒勞動(dòng)是工作的一部分, 受組織控制,不是自然發(fā)生在工作中的情緒。將情緒調(diào)節(jié)理論引入情緒勞動(dòng)的概念為詮釋情緒勞動(dòng)提供新視角,情緒勞動(dòng)就是為表達(dá)組織所期望的情緒表達(dá)規(guī)則個(gè)體進(jìn)行必要的心理調(diào)節(jié)加工過(guò)程。COVID-19期間情緒勞動(dòng)3個(gè)維度的使用頻率從高到低依次為:自然表現(xiàn)、深層表現(xiàn)、表面表現(xiàn),說(shuō)明工作中較常使用自然表現(xiàn)和深層表現(xiàn),這對(duì)工作滿意感產(chǎn)生積極影響。說(shuō)明此次疫情防控工作并沒(méi)有對(duì)調(diào)查對(duì)象的情緒勞動(dòng)與情緒調(diào)節(jié)產(chǎn)生較大影響,為最終戰(zhàn)勝COVID-19奠定了基礎(chǔ)。
在COVID-19防控中職業(yè)緊張反應(yīng)以適度為主,仍有部分人員存在中度職業(yè)緊張反應(yīng),應(yīng)早期識(shí)別并予以有效干預(yù)。情緒勞動(dòng)與工作緊密伴隨,情緒勞動(dòng)表現(xiàn)得當(dāng),可以最大化體現(xiàn)組織績(jī)效,尤其是在遇到像COVID-19等突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí),對(duì)職業(yè)緊張反應(yīng)進(jìn)行干預(yù)可引導(dǎo)在職人員對(duì)情緒勞動(dòng)有正確認(rèn)知,有益于身心健康,為打贏疫情防控戰(zhàn)斗提供人力支持保障。
參考文獻(xiàn):
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