Development and Validation of a Nomogram for Predicting Presenteeism Risk Among Oncology Nurses: A Cross-sectional Study
这项横断面研究开发并验证了一个包含八个关键预测因子的高准确度列线图，旨在有效识别处于现勤主义高风险中的肿瘤科护士，为护理管理者提供一个用于早期干预和改善劳动力福祉的实用工具。
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在医院寂静的角落里，经常上演着一场与急诊室显而易见的混乱无关的无声斗争。这是一场关于员工虽然到岗却无法充分发挥功能的斗争，这种现象被称为“出勤主义”（presenteeism）。与容易计数和管理的缺勤不同，出勤主义是隐形的。它发生在护士身上——也许是在与疲劳、疾病或情绪倦怠作斗争——他们虽然站在岗位上，但身心并未处于全速运转状态。这种状态在肿瘤科（致力于照顾癌症患者的医学分支）尤为危险。在这里，情感压力巨大，治疗过程复杂，且对精准、慈悲关注的需求是绝对的。当一名护士虽然身体在场，但精神或体力已受损时，出错的风险就会上升，对脆弱患者的护理质量也可能下滑。多年来，研究人员一直知道这是一个问题，但他们一直缺乏一种实用的方法，能在损害发生之前识别出哪些人处于高风险之中。
一组研究人员致力于构建一个能够改变这一动态的工具，并专门针对那些照顾癌症患者的护士。他们希望超越仅仅统计有多少护士在挣扎，转而创造一种方法，去预测哪些个体更有可能承受这种隐形的负担。通过观察广泛的因素——从护士的工作年限到其经济状况、情绪韧性，以及他们感受到的来自亲友的支持——该团队旨在构建一幅清晰的风险图景。他们的目标不仅是理解这个问题，而是为医院管理者提供一种直接的方法，以便及早识别脆弱员工，从而在护士的健康或患者的安全受到威胁之前提供及时的帮助。
为了实现这一目标，研究人员收集了来自中国四川省八家不同医院的458名肿瘤科护士的数据。在2025年5月至9月期间，这些护士填写了关于其生活和工作的详细调查问卷。他们分享了关于年龄、收入、加班频率以及工作满意度的信息。他们还回答了关于心理和情绪资源的问题，例如希望感和韧性，以及他们感受到的来自家人和朋友的支持程度。至关重要的是，他们报告了自身的出勤主义体验，即评估其健康问题在多大程度上干扰了其履行职责的能力。随后，研究人员使用了一种复杂的统计方法来筛选这些海量信息，寻找能最好地预测谁会在挣扎中的特定因素组合。
分析显示，八个特定因素是风险最强有力的指标。这些因素包括：护士的工作年限、所在医院的等级、加班频率、月收入、工作满意度、心理资本、感知的社会支持以及所面临的压力类型。研究人员发现，在较高等级医院工作的护士、收入较高的护士以及面临特定类型工作压力的护士，更有可能处于风险之中。相反，拥有强大的心理资源并感受到他人支持的人则起到了保护盾的作用。利用这八个因素，团队构建了一个名为“列线图”（nomogram）的可视化工具。这本质上是一个评分表，管理者可以将护士的具体细节（如收入水平或工作年限）代入其中，图表会自动累加分数，从而揭示该护士经历高水平出勤主义的概率。
当研究人员测试这一工具时，它表现出了卓越的准确性。在用于构建模型的护士组中，该工具通过0.86的AUC值正确区分了高风险和低风险人群。当他们在另一组护士身上进行测试以确保这并非偶然现象时，准确性实际上提高到了接近0.88。该工具还显示出其预测非常可靠，这意味着它给出的数字与护士实际情况非常接近。研究人员发现，该模型可以成功识别处于风险中的护士，解决了出勤主义作为一种往往被忽视的隐蔽现象的问题。
这项工作的意义对于医疗团队的日常管理至关重要。对于医院管理者而言，这个工具为他们提供了一种从“猜测谁需要帮助”转向“以高度确定性了解谁需要帮助”的方法。管理者不必等待护士出错或请病假，而是可以利用这个评分系统来识别那些正在默默挣扎的人。研究表明，针对性的干预措施——例如调整工作量、提供压力管理课程，或者仅仅是加强医院内部的支持网络——可以精准地作用于正确的人、在正确的时间。通过解决导致出勤主义的特定个人与职业压力组合，医院可以保护其最敬业员工的福祉，并进而确保他们所服务的患者的安全与尊严。研究证实，尽管肿瘤科护理的压力是独特且剧烈的，但只要有一种清晰的方法能在危机爆发前识别风险，这些压力就是可以管控的。
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