코로나19 팬데믹이 간호사의 소진, 업무 만족도 및 적응적 업무 성과에 미치는 도덕적 영향: 잠재적으로 도덕적으로 해를 끼칠 수 있는 사건과 기본적인 심리적 요구에 대한 자서전적 기억의 역할 2부

3. 경로 3: 주요 메커니즘으로서의 도덕적 학습

PMIE의 기억이 SMT의 도덕적 학습 증가를 예측할 수 있다는 사실에 대한 뒷받침은 찾지 못했지만[7], 좌절된 자율성은 보다 통제된 작업 동기로 이어져 실패로부터의 학습을 손상시킬 수 있다는 것을 알고 있습니다[10,14](pathb *그림 1의 c.

좌절은 인생에서 피할 수 없는 부분이며, 누구나 성장하면서 좌절과 실망을 경험하게 됩니다. 그러나 좌절에 대처하는 방법은 우리의 자율성과 기억력에 큰 영향을 미칩니다.

첫째, 좌절은 우리의 자율성을 강화할 수 있습니다. 우리는 도전과 어려움에 직면할 때 우리 자신을 일으켜 우리 자신의 방식으로 문제를 해결해야 합니다. 이 경험은 우리를 더욱 자신감 있게 만들고 우리 삶을 통제할 수 있는 능력에 대한 자신감을 갖게 해줍니다.

또한, 좌절감은 기억력 발달을 촉진할 수도 있습니다. 좌절을 극복할 때 우리는 문제를 해결하는 방법을 찾고 실수로부터 교훈을 얻어야 합니다. 이 과정은 우리의 기억력을 향상시켜 미래의 과제를 보다 효과적으로 처리할 수 있게 해줍니다.

그러나 좌절에 직면했을 때 우리에게는 긍정적인 태도가 필요합니다. 좌절과 실망에 갇히는 대신, 우리는 그것으로부터 배우고 부정적인 감정을 제거해야 합니다. 우리는 어려움을 극복할 수 있다는 자신감과 확신을 가져야 합니다.

요약하자면, 좌절은 우리의 자율성과 기억력을 향상시킬 수 있지만 성공의 열쇠는 우리가 이를 어떻게 처리하느냐에 달려 있습니다. 우리는 긍정적인 자세를 유지하고, 문제에 대한 해결책을 찾고, 그로부터 배워야 합니다. 그러한 노력을 통해 우리는 인생의 어떤 어려움에도 대처할 수 있는 더 강하고 자신감을 가질 수 있습니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 및 성장 인자 수치를 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.

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따라서 우리는 자율성 방해와 업무 동기 부여에 있어서 PMIE와 SMT의 기억 차이가 도덕적 학습의 차이로 이어질 것이라는 가설을 세웠습니다(H4; 그림 1의 경로 a*b*c).

위의 모든 사항과 도덕적 가치가 없는 상향 반사실적 수가 많을수록 적응 성과가 증가한다는 사실을 고려할 때[29](그림 1의 경로 g), 일곱 번째 가설은 기억 회상, 자율성 방해 및 작업 동기 부여 유형이 차별적으로 영향을 미쳐야 한다는 것입니다. 도덕적 학습을 통한 적응적 수행(H7; 그림 1의 경로 a*b*c*g).

전반적으로 PMIE의 기억은 SMT를 회상하는 것보다 적응 성능을 더 손상시켜야 합니다.

2. 재료 및 방법

2.1. 견본

2.1.1. 참가자 모집

우리는 2022년 2월 루마니아 전역의 병원에서 근무하는 간호사의 편의 표본에 대한 실험적 연구를 수행했습니다. 이 데이터는 4차 코로나19 대유행이 루마니아 의료 시스템에 치명적인 영향을 미치고 급격한 증가로 이어진 후에 수집되었습니다. 1,900만 인구의 인구에 대해 매일 500명 이상의 사망자와 20명에 가까운000 새로운 사례가 발생하는 감염 및 사망률이 있습니다[30]. 이 위기를 처리하기 위한 의료 시스템의 준비가 되어 있지 않다는 점과 루마니아의 이전 파도에서 얻은 과거 결과를 바탕으로 우리는 모든 보건 전문 분야의 간호사가 종종 PMIE에 해당하는 도덕적으로 어려운 업무 이벤트에 노출되었을 수 있다고 예상했습니다.

이 연구를 위해 608명의 간호사에게 이메일 및/또는 전화를 통해 연락하고 연구에 참여하도록 초대했습니다. 그들은 또한 우리 연구에 포함되기 위한 기준을 충족하는 동료 간호사들에게 초대장을 전달해 달라는 요청을 받았습니다. 즉, 6개월 이상 병원에서 코로나-19 대유행 기간 동안 간호사로 일했습니다. 참가자가 향후 연구를 위해 연락하는 데 동의했을 때 저자가 수행한 이전 연구를 위해 전화번호와 주소가 수집되었습니다.

연락한 608명의 간호사 중 590명이 참석 가능 여부를 확인했으며, 참가자의 초대를 받은 106명의 간호사도 참여 의사를 확인하기 위해 이메일이나 메시지를 보냈습니다. 두 가지 실험 조건(PMIE 및 SMT의 메모리)에서 무작위로 추출한 후 Google Forms에서 생성된 온라인 설문지를 696명의 참가자 모두에게 보냈습니다. 우리는 654개의 완전한 답변을 받았으며 두 실험 조건(SMT 조건에서 10명, PMIE 조건에서 6명)에서 주의 확인에 실패한 참가자 16명을 제거했습니다. 또한 Moral Injury Events Scale에 대한 답변에 따라 PMIE를 기억하지 못한 참가자 24명을 PMIE 조건에서 제외했습니다.

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2.1.2. 최종 샘플 설명

최종 표본에는 614명의 간호사(85.3%가 여성, 14.7%가 남성, 연령 범위는 21~57세(M=38.1, SD=8.6))와 전반적인 작업이 포함되었습니다. M=12.7년(SD=8.29)의 경험. 교육에 관해서는 참가자의 91.2%가 고등교육을 이수했으며, 그 중 5%가 학사 과정을 이수했고, 3.7%가 석사 학위를 이수했습니다. 도.

모든 참가자가 병원 환경에서 일했지만 그들의 전문 분야는 다양했습니다. 13%는 완화의료 분야, 12.7%는 종양학, 10.5%는 내과, 10.4%는 외과, 8.5%는 의료 분야에서 근무했습니다. 응급실, 8.5% - 신경과, 7% - 정신과, 집중 치료실 6.7%, 전염병 6.4%, 폐렴 6%, 산부인과 3.9%, 2.8% - 혈액학, 2.6% —위장병학, 1%—방사선, 0.2%—치과.

PMIE 조건의 최종 참가자 수는 297명이었습니다.

SMT 조건의 최종 참가자 수는 317명이었습니다. 37개의 매개변수(그림 1)를 추정한 개념 모델을 테스트하기 위해 이상적인 목표를 명시한 [31]의 기준에 따라 충분한 표본 크기는 370명의 참가자로 구성됩니다. 구조 방정식 모델링의 경우 참가자 수 대 모델 매개변수 수의 비율은 20:1이지만 표본 크기가 200을 초과하는 경우 10:1의 비율이 허용됩니다.

참가자가 614명인 경우 표본은 허용 가능한 비율(370)보다 이상적인 비율(740)에 더 가깝습니다.

2.1.3. 윤리학

우리의 연구는 헬싱키 선언에 설명된 윤리 지침을 준수했으며 우리 교수진 윤리 위원회의 승인을 받았습니다. 모든 참가자는 18세 이상이었고 자발적인 참여 및 데이터 기밀 유지 문제에 대해 교육을 받았습니다. 특히 요청된 데이터의 민감한 성격(직장에서 과거 심각한 도덕적 위반에 대한 에피소드)을 고려하여 참가자의 익명성이 유지되고 데이터가 전혀 없음을 보장했습니다. 두 명의 주요 조사자(즉, 처음 두 명의 저자)가 아닌 다른 사람에게 공개되거나 공유됩니다.

당사는 참가자들이 신원이 식별될 경우 심각한 결과에 직면할 수 있다는 문제를 제기했기 때문에 이 정책을 채택했습니다. 수집된 데이터는 통계 분석을 위해 두 명의 첫 번째 저자가 안전하게 저장했습니다. 참여에 대한 보상으로 추첨을 통해 100 RON의 현금 상품 5개가 제공되었습니다.

2.2. 절차 및 도구

데이터는 사전 동의, 사회 인구통계학적 정보, 실험 과제(부록 A에 자세히 제시됨), 도덕적 상해 사건 척도, 조작 확인을 위한 3가지 항목, 평가를 위한 2가지 항목으로 구성된 온라인 설문조사를 통해 수집되었습니다. 기억의 구성 요소를 방해하는 자율성, 개인적 중요성과 자신에 대한 기억의 중심성을 평가하는 두 가지 항목, 도덕적 학습을 평가하는 한 가지 항목, 업무 외적 및 내적 동기 부여 척도, 생활 적응 만족도 척도, Maslach의 정서적 소진 하위 척도 번아웃 재고, 적응형 성과 척도 및 주의력 점검.

연구는 스스로 진행되었습니다. 사전 동의서를 읽고 동의한 후, 참가자들은 자신이 식별한 사회 문화적 성별, 나이, 직업 경험에 관한 사회 인구통계학적 정보를 입력했습니다. 이전 연구에 따르면 더 젊고, 경험이 많으며, 여성으로 식별되는 것으로 나타났습니다. 적응력을 촉진합니다 [29,32].

그런 다음 [6,8]에 따라 모든 참가자에게 "도덕적 피해자", "도덕적 범법자" 및 PMIE의 역할에 대한 정의와 예를 제시했습니다. SMT 조건의 참가자는 자신이 도덕적이라고 느꼈던 작업 이벤트를 회상하고 설명했습니다. PMIE 상태에 참여한 참가자들은 같은 시기의 도덕적 희생자이자 범죄자처럼 느껴졌던 사건에 대해 이야기했습니다. 실험 절차에 대한 자세한 내용은 부록 A를 참조하세요.

그런 다음, 코로나19 팬데믹 기간 동안 의료 종사자들의 PMIE를 평가하기 위해 수정된 9-항목 도덕적 상해 사건 척도(MIES)를 시행했습니다.-19[33](예: "나는 내 도덕 규범을 위반하는 방식으로 행동했거나 이 경우 값").

루마니아 의료 종사자에게 저울이 낭비되고 사용되었습니다 [5]. 답변 범위는 1("강하게 동의함")부터 6("전적으로 동의하지 않음")까지였습니다. 기억이 PMIE로 인식되는지 여부를 평가하기 위해 우리는 PMIE를 기억하지 않는 참가자를 제외하고 PMIE 노출로 코딩된 9개 항목에 대해 "보통 동의"부터 "강하게 동의"까지 응답하여 총 점수를 이분화했습니다.

모든 참가자는 1번("약간 도덕적으로 잘못됨")부터 7번("매우 도덕적으로 잘못됨")까지 회상된 사건("이 경우에 귀하의 행동은 얼마나 도덕적으로 잘못되었습니까?")에 대한 도덕적 판단을 제공하도록 요청 받았습니다[7]. 조작 점검으로 우리는 참가자들에게 그러한 상황에서 자신을 도덕적 희생자와 범법자로 어느 정도 인식하는지 물었습니다. 1(전혀 그렇지 않음)부터 7(매우 많음)까지의 두 항목에 대한 답변입니다.

기억의 자율성을 방해하는 요소는 두 가지 항목(예: "나는 일을 하고 내가 원하는 방식으로 생각하는 것이 자유로웠다")으로 평가되었으며, 응답 범위는 -3("전혀 반대")부터 3("전적으로 동의함"), 0-"동의하지도 반대하지도 않음/해당 사항 없음". 요구사항을 반영하여 항목을 반전시키고 점수를 평균화했습니다[11,12]. 척도의 내부 일관성은 양호했습니다(Cronbach의 알파=0.817). Philippe 등이 발견한 Alpha Cronbach 값. [11]은 0.84였습니다.

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우리는 개인적 중요성과 자신에 대한 사건의 중심성을 각각 하나의 항목으로 측정했습니다[8,13]: "사건이 당신에게 개인적으로 얼마나 중요합니까(그것은 당신의 인생에서 중요한 에피소드를 포함합니다)?" 1 - "전혀 중요하지 않음" ~ 7 - "매우 중요함"; "당신의 기억 속에 있는 사건이 당신의 인생 이야기의 중심 부분입니까?" 1 - "전혀 중심적이지 않음" ~ 7 - "매우 중심적". 관련 없는 기억의 기타 현상학적 특성이 평가되었지만 여기서는 분석되지 않았습니다.

도덕적 학습은 도덕적으로 상향된 반사실적 사고의 빈도로 측정되었습니다[7]. "이런 일이 발생한 이후로 당신이 행동할 수 있었던 도덕적으로 더 나은 방법에 대해 얼마나 자주 생각하거나 이야기했습니까?" (1-"전혀 그렇지 않음" ~ 7-"매우 자주").

자기 결정된 작업 동기는 WEIMS(Work Extrinsic and Intrinsic Motivation Scale)를 사용하여 평가되었습니다[34]. 이 척도는 자기 결정의 연속성을 반영하여 6가지 유형의 동기를 각각 3개 항목으로 평가합니다. 즉, 내재적 동기(예: "새로운 것을 배우는 데서 많은 즐거움을 느끼기 때문에"), 통합적 규제(예: "이것이 학습의 기본 부분이 되었기 때문에")입니다. 나는 누구인가."), 확인된 규제(예: "이 일이 이 일이기 때문에 나는 특정 생활 방식을 얻기 위해 이 일을 선택했습니다."), 내재된 규제(예: "그렇지 않더라도 이 일에서 성공하고 싶기 때문에) 내 자신이 매우 부끄러울 것입니다."), 외부 규제(예: "이런 유형의 작업이 나에게 안전함을 제공하기 때문입니다.") 및 동기 부여(예: "왜 그런지 모르겠습니다. 비현실적인 근무 조건이 제공됩니다." ).

답변 항목의 범위는 {{0}}"전혀 일치하지 않음"부터 7-"정확히 일치함"까지입니다. Cronbach의 알파 계수가 0.7(내재적 동기의 경우 0.935, 통합된 동기의 경우 0.819, 0보다 큰 하위 척도의 신뢰도는 허용 가능했습니다. 식별된 동기는 .771, 내재된 동기는 0.848, 외적 동기는 0.808, {{20}}.96{{24} } 동기 부여). [34]에 의해 발견된 Alpha Cronbach의 값은 내재적 동기의 경우 0.80, 통합된 동기의 경우 0.83, 식별된 동기의 경우 0.67, 내사된 동기의 경우 0.70, 외부 동기의 경우 0.77, 동기의 경우 0.64였습니다. .

SDT [10] 및 SDT 연구 [11]를 통해 다음과 같은 가중치 절차를 통해 최종 점수를 계산했습니다. (고유 × 3) + (통합 × 2) + (식별 × 1) − (삽입 × 1 ) − (외부 × 2) −(동기 부여 × 3). 점수가 높을수록 스스로 결정한 작업 동기가 더 높은 반면, 점수가 낮을수록 작업 동기가 더 잘 통제된 것으로 나타났습니다. 계측기 신뢰성도 허용 가능하며 Cronbach's 알파는 0.841로 Tremblay 등이 발견한 것과 매우 유사합니다. [34], 0.84 중.

업무 만족도는 {{0}}LifeScale에 대한 적응 만족도 항목[35,36](예: "나는 내가 하는 일 유형에 만족합니다.")으로 측정되었으며, 개별 답변은 {{ 3}}'전적으로 동의하지 않음'을 7-'전적으로 동의함'으로 합니다. 신뢰성이 좋았습니다(Cronbach의 알파=0.879). Bérubé et al.이 찾은 Cronbach의 알파 계수 값. [35]는 0.87이었다. 총점이 높을수록 업무 만족도가 높은 것을 의미합니다.

번아웃은 MaslachBurnout Inventory[37]의 {{0}}항목 감정적 소진 하위 척도로 평가되었습니다(예: "나는 일을 하면서 감정적으로 지쳐있는 느낌입니다."). 0-"의 답변을 참조하세요. Never"에서 6-"Every Day"로, 루마니아 의료 서비스 제공자에 맞춰 조정되었으며 aCronbach 알파는 0.88입니다[38]. 점수가 높을수록 번아웃이 높다는 것을 의미합니다. 신뢰도는 양호했습니다(Cronbach's alpha=0.927).

적응 능력은 19-CharbonnierVoirin과 Roussel이 개발한 항목 척도[39](예: "나는 새로운 문제를 해결하기 위한 새로운 도구와 방법을 개발합니다")를 사용하여 측정되었으며, 1-"전적으로 동의함"의 응답을 받았습니다. 7-'전적으로 동의하지 않음'으로 변경됩니다.

총 점수가 높을수록 적응 능력이 더 높은 것으로 나타났습니다. 우리가 계산한 {{0}}.946의 Cronbach'salpha에 따르면 이 척도는 Charbonnier-Voirin과 Roussel[39]이 서로 다른 두 샘플인 0에서 얻은 것보다 더 컸습니다. 84, 각각 0.88이다.

우리는 Stanley et al.이 사용한 주의 점검을 사용했습니다. [7]: "주의를 기울이고 방해 요소를 피하며 설문 조사를 진지하게 받아들였다고 생각하십니까? 참가자들은 자신의 답변이 참여 및 경품 추첨 또는 향후 연구에 참여할 기회에 영향을 미치지 않을 것이라고 확신했으며 다음 중 하나를 선택하라는 요청을 받았습니다. 다음 중: 1-"아니요, 주의가 산만해졌습니다"; 2-"아니요, 집중하는 데 어려움이 있었습니다"; 3-"아니요, 이 연구를 진지하게 받아들이지 않았습니다"; {{ 4}}"아니요, 다른 요인이 내 참여에 부정적인 영향을 미쳤습니다.";5-"예". "5"를 선택한 참가자만 분석에 포함되었습니다.

2.3. 데이터 분석 전략

데이터 분석은 Jamovi 2(호주 시드니의 Jamovi 그룹) 및 R(오스트리아 비엔나의 R Core Team)에서 수행되었습니다. 모델(그림 1)을 테스트하기 위해 변수 간의 직접, 간접 및 중재 관계를 추정하고 평가하는 데 사용되는 구조 방정식 모델링의 하위 집합인 경로 분석을 사용했습니다[31].

경로는 회귀 방정식의 실행 세트를 동시에 분석하여 매개변수 추정치와 모델 적합성을 결정합니다. 가장 일반적으로 사용되는 추정 방법은 최대 우도(ML)이지만 모델에 비정규 분포, 순서형(도덕적 학습, 모델) 또는 범주형 변수(모델에서 실험 조건)가 포함된 경우 추정된 표준 오류의 신뢰성이 떨어집니다. ].

내생 변수의 분포는 정규성(적응 성능: W {{0}}.99, p=0.{{10}}04; 피로도: W=0.98, p < 0.001; 업무 만족도: W=0.99, p < 0.001; 업무 동기: W=0.99, p < 0.001; 자율성: W=0.95, p < 0.001). 대각선 가중치 최소 제곱 추정 방법(DWLS, orrobust WLS)은 순서형, 범주형 및/또는 비정규 분포 변수(예: [40])에 대해 더 정확한 결과를 생성하므로 lavaan [41]을 사용하여 이 방법을 사용했습니다.

DWLS 방법은 정확한 평가를 위해 200~300명의 참가자로 충분하므로 대규모 표본이 필요하지 않습니다(예: [40]). 614명의 참가자와 37개의 추정 매개변수를 사용하여 DWLS 방법을 사용하면 데이터에 대한 매개변수 추정의 정확도가 더욱 향상되었습니다. Pearson 상관관계, 독립 표본 t-검정 및 일반 선형 모델을 사용하여 다른 가설을 탐색했습니다.

3. 결과

우리는 실험 조작을 확인하고 참가자가 판단한 대로 PMIE에 대한 기억과 SMT에 대한 기억이 도덕적 심각성, 인지된 도덕적 범법자 상태 및 인지된 도덕적 피해자 상태 측면에서 다른지 여부를 테스트했습니다. 우리의 결과는 리콜된 PMIE(M {{{{10}}}}.58, SD=1.11)와 리콜된 SMT(M { {4}}.51, SD=1.14),t(612)=−0.67, p=0.499, Cohen의 d {{14} }.054, 95% CI [−0.10; 0.21].

또한 PMIE(M{{{10}}}}.55, SD=1.11)를 회상한 참가자와 SMT를 회상한 참가자 사이에 인지된 도덕적 위반자 지위에는 유의한 차이가 없었습니다. (M=5.51,SD=1.14), t(612)=−0.343, p=0.732, Cohen의 d { {14}} −{{20}}.028, 95% CI [−0.19; 0.13]. PMIE를 회상한 참가자는 SMT(M=2.02, SD {{28})를 회상한 참가자보다 자신을 도덕적 피해자 상태(M=4.99,SD=1.47)가 더 높은 것으로 인식했습니다. }.83): Welch의 t(459)=−30.6,p < 0.001, Cohen의 d=−2.49. 이러한 결과는 인지된 도덕적 심각성 측면에서 두 실험 그룹 간의 동등성을 뒷받침했습니다.