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A Survey on the Mental Health Status of Social Workers Under Long-term Stress of COVID-19 and the Exploration of Associated Factors: A Case Study of Chaoyang District, Beijing
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摘要:目的
了解COVID-19疫情防控常态化期间, 社工焦虑、抑郁、睡眠障碍发生情况并分析其影响因素。
方法采用分层整群抽样法, 于2021年11月—2022年3月期间选取北京市朝阳区酒仙桥、望京、太阳宫、十八里店、孙河5个街道的全部社工为研究对象(社工组), 并以该5个街道对应社区医院且具有相同年龄范围的在职一线医护人员(医护组)、社区居民(居民组)为对照人群。社工组、医护组、居民组比例为1∶1∶1。采用问卷星平台, 向社工、医护人员、社区居民微信群发放电子问卷展开调查。比较3组焦虑、抑郁、睡眠障碍筛查阳性率, 并采用多因素Logistic回归和决策树分析社工焦虑、抑郁、睡眠障碍的影响因素。
结果共回收问卷954份, 其中62份不合格予以剔除, 最终纳入892份(93.5%)有效问卷进行数据分析。其中社工组372份(41.7%), 医护组262份(29.4%), 居民组258份(28.9%)。社工组焦虑、抑郁、睡眠障碍筛查阳性率分别为15.3%、22.0%、48.1%, 较医护组(7.6%、10.3%、30.5%)和居民组(7.0%、8.5%、29.5%)明显升高(P均＜0.001)。多因素Logistic回归显示, 家庭负担(OR=1.80, 95% CI: 1.09~2.96)、中文版压力知觉量表(Chinese perceived stress scale, CPSS)评分(OR=1.34, 95% CI: 1.24~1.45)是社工焦虑的独立影响因素, CPSS评分(OR=1.29, 95% CI: 1.20~1.39)、社会支持评定量表(social support rating scale, SSRS)评分(OR=0.96, 95% CI: 0.92~1.00)是社工抑郁的独立影响因素, 有精神疾病家族史(OR=4.91, 95% CI: 1.27~18.94)、CPSS评分(OR=1.20, 95% CI: 1.14~1.27)、SSRS评分(OR=0.95, 95% CI: 0.91~0.98)是社工睡眠障碍的独立影响因素。决策树分析结果与多因素Logistic回归分析结果基本一致, 家庭负担、CPSS评分、SSRS评分是影响社工心理健康的重要变量, 其中CPSS评分与社工焦虑、抑郁、睡眠障碍均呈强关联。
结论在COVID-19疫情防控常态化时期, 相较于医护人员和社区居民, 社工表现出更高水平的心理健康问题。压力知觉、社会支持为社工心理健康的重要影响因素, 尤其以压力知觉的影响为著。
Abstract:ObjectiveTo study the prevalence of depression, anxiety, and insomnia among social workers during the prolonged battle against the COVID-19 pandemic and explore the associated risk factors.
MethodsUsing a stratified cluster sampling method, we selected all social workers in the five streets of Chaoyang District, Beijing(Jiuxianqiao, Wangjing, Taiyanggong, Shibalidian, Sunhe) from November 2021 to March 2022 as the study population(social worker group), and the frontline medical staffs(medical professional group) of the same age range of the corresponding community hospitals of the same five streets, and the community residents(resident group) as the control population. The ratio of the social worker group, medical professional group, and resident group was 1∶1∶1. The Sojump platform was used to send electronic questionnaires to the wechat groups of social workers, healthcare workers, and community residents to carry out the survey. The screen positive rates for anxiety, depression, and sleep disorders were compared among the 3 groups. Multifactorial Logistic regression and decision tree were used to analyze the influencing factors of anxiety, depression, and sleep disorders among social workers.
ResultsA total of 954 questionnaires were collected, of which 62 were disqualified and excluded. Finally, 892 valid questionnaires(93.5%) were included for data analysis. Among them, there were 372 questionnaires(41.7%) from the social worker group, 262(29.4%) from the medical professional group, and 258(28.9%) from the resident group. The prevalences of anxiety, depression, and sleep disorders among social workers group were found to be 15.3%, 22.0%, and 48.1%, respectively, which were significantly higher than those in the medical professional group(7.6%, 10.3%, and 30.5%) and the resident group(7.0%, 8.5%, and 29.5%), all P < 0.001. Multiple Logistic regression showed that family burden(OR=1.80, 95% CI: 1.09-2.96) and Chinese perceived stress scale(CPSS) score(OR=1.34, 95% CI: 1.24-1.45) were independent influencing factors for anxiety among social workers; CPSS score(OR=1.29, 95% CI: 1.20-1.39) and social support rating scale(SSRS) score(OR=0.96, 95% CI: 0.92-1.00) were independent influencing factors for depression among social workers; family history of mental illness(OR=4.91, 95% CI: 1.27-18.94), CPSS score(OR=1.20, 95% CI: 1.14-1.27), and SSRS score(OR=0.95, 95% CI: 0.91-0.98) were independent influencing factors for sleep disorders among social workers. The results of decision tree analysis were consistent with those of multiple Logistic regression analysis. Family burden, CPSS score, and SSRS score were important variables affecting the mental health of social workers, among which CPSS score was strongly associated with anxiety, depression, and sleep disorders among social workers.
ConclusionsSocial workers exhibited significant levels of anxiety, depression, and sleep disorders during the long-term pandemic prevention, with CPSS being the most significant influencing factor.
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Keywords:
- COVID-19 /
- social-workers /
- anxiety /
- depression /
- sleep disorders
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近年来，外科诊疗手段迅速发展，外科学知识的更新速度也随之加快，这给外科教学工作带来了巨大挑战[1]。临床医生如何在完成繁重的临床及科研工作之余，高效地完成教学工作，已成为外科关注的焦点问题。自20世纪西方开展教学科学化运动以来，各国教育学者逐渐采用科学方法研究教学，从而提出了“有效教学”的概念[2]。外科教学工作涉及理论学习、技能培训、临床思维训练及临床实践等多方面内容，对教师综合素养及教学模式要求较高。单一的讲授学习模式仅适用于外科理论教学，随着研究的不断深入，基于问题学习(problem-based learning, PBL)和病例学习(case-based learning, CBL)的多种教学模式已广泛应用于外科教学中[3-4]。同时，随着量化考核在外科教学中的应用，教学量化评估及其相关影响因素的深入分析得以实现[5]。临床教学属于非硬性任务，存在评价标准不统一、难以量化评估等难点，严重影响了临床医生参与教学工作的积极性。如何将评价体系应用于临床教学工作中，进一步激励临床医生积极参与教学工作，已作为医院管理及人才考核的重要标准之一[6]。教学量化评分作为教学评估的过程指标，与教师工作量及教学输出呈正相关，对于教师工作量及教学效率的评估具有重要意义。
教学质量的保证需以教学总量(例如充足的授课时间、学员的练习次数)作为基础[7-8]。新冠疫情对医学教学模式提出了更高要求，使得网络教学及模拟操作教学等新兴教学模式得以推广[9]，动态教学调整策略与传统教学模式相比，更加注重以学员为中心、因材施教；此外，其采用多种教学手段及模式以适应不同基础知识水平及学习诉求，有助于激发学员学习兴趣并快速匹配教学计划[10]。本研究通过评估北京协和医院乳腺外科动态教学调整策略对各类学员教学量化评分的影响，深入了解该教学策略的有效性，以期后续为优化外科教学模式提供理论依据。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
本研究以2020年1—6月北京协和医院乳腺外科参与临床教学工作的师资团队为研究对象，进行动态教学调整策略培训、实施及效果评价。
1.2 研究方法
1.2.1 实施策略
动态教学调整策略以线上教学为主，将理论教学内容进行解构、重组、整合，并将课堂教学、床旁巡诊及临床实践中的理论教学和实践操作内容模块化，充分利用电子教学资源，实践操作辅以模拟教学，大幅增加线上教学、模拟教学及小班教学等模式比例，并依据客观条件作动态适应性调整。核心内容包括：线上为主，代替线下；知识点模块化，即以知识点为单位，将各类教学内容模块化，每个模块准备2~3份教案，每份教案涉及不同教学形式(如线上、模拟)及难度特征，依据客观条件予以不同组合，达到高效率授课。例如，拟于下周手术日对4名学员(本科生1名、住院医师3名)进行线上教学，时长为30 min。依据上述客观条件要求，拟选择“钼靶钙化灶”及“腋窝局部解剖”两个知识点，采用PPT及手术录像对2个教学模块进行线上授课。各亚组学员均采用相同教学内容，以减少可能引入的偏倚(表 1)。
表 1 动态教学调整策略实施前后授课策略比较总则 2019年 2020年 授课原则 以线下教学为主 以线上教学(教学查房及专业组查房改为线上查房)为主 以讲授教学法为主结合PBL及CBL学习 将知识与技能模块化，借助电子教学资源及模拟教学模式，依据学员客观水平、授课时间、现有临床资源等客观条件作动态适应性调整 授课内容 乳腺解剖、腋窝淋巴结解剖、乳腺基本生理、女性内分泌生理、乳腺疾病诊断、基本手术操作、乳腺肿瘤病理学、乳腺癌筛查、乳腺恶性肿瘤的手术治疗、乳腺恶性肿瘤的化疗、乳腺恶性肿瘤的内分泌治疗、乳腺恶性肿瘤的靶向治疗等 在原有授课内容基础上增加循证医学证据评估体系构建、电子资源质量评估、学员自我管理及自控能力培养等内容 授课方式 课堂教学、巡诊结合教学查房 小班授课、线上授课，结合临床实践鼓励床旁及手术室实践教学 主要学习资源 教材、病历 电子数据库[电子病历(HIS数据库)、线上自主学习资源库(UpToDate数据库，PubMed数据库)]
电子教材(乳腺外科工作常规、乳腺外科基础知识讲义、乳腺外科手术方式讲义、乳腺外科值班手册)
手术及操作录像评估工具 线下考试及OSCE 网络量化评估(如临床医学博士后360°全面评估) PBL：基于问题的学习；CBL：基于病例的学习；HIS：医院信息系统；OSCE：客观结构化临床考试 1.2.2 教学量化评分
本研究采用的教学量化评分标准由北京协和医院外科学系统一制定，该标准已在我院广泛应用于科室教学绩效考核及职称评定，客观性较强[5](表 2)。依据外科临床教学过程中教学形式、课程难易程度、课程重要性及所需学时的差异，将教学模块赋予不同权重，具体细则参照相关研究[5]；同时根据住院医/研究生、本科生及临床医学博士后等不同学员类别对教学课程要求的差异性，予以个体化设计并分别评分，数据收集采用教师自主上报至各专科教学秘书，并由专科负责人予以核实，以月为单位收集各级教师对不同类别学员的教学量化评分并汇总至外科学系，外科学系依据学员课表、授课记录、教学反馈记录及外科学系教学公差记录等予以核实。
表 2 教学量化评分标准分类 评分项目 评分细则 本科生教学 综合理论授课 5分/800点，2学时 外科实验 3分/360点，3学时 见习小讲课、巡诊讲课 2分/240点，2学时 见实习带教 1分/(人·月) 入科前OSCE考试 3分/480点，4学时 外科出科考试 1.5分/240点，2学时 毕业考试 3分/480点，4学时 其他 0.5分/80点 临床医学博士后、住院医、研究生教学 月讲课 0.5分/30 min，80点 出科考试考官 1.5分/240点，2学时 年度考核+OSCE考官 3分/480点，4学时 国家执业医师考试+OSCE考官 3分/480点，4学时 北京市一阶段考试+OSCE考官 3分/480点，4学时 研究生中期考核笔试+OSCE考官 3分/480点，4学时 轮转医师带教 1分/(人·月) 博士后临床思维课程 2分/240点，2学时 其他 0.5分/80点 其他项目 招聘考试笔试+OSCE考官 3分/480点，4学时 标准化病人培训 1分/次 评分项目 评分细则 模拟技能培训 1分/180点，按教学公差计算 住院医师基地主任、副主任委员 2分/次 教学获奖 2分/次 住院医师基地评审 3分/次 外科技能大赛 1分/次 教学改革项目负责人 2分/半年 教学改革项目参与人 1分/半年 大外科脱产教秘 3分/半年 专科教秘 2分/半年 减分项目 教学事故 扣5分/次 迟到 扣1分/次 OSCE：同表 1 1.3 偏倚控制及评价指标
纳入2020年1—6月动态教学调整策略实施期间乳腺外科各年资教师教学量化评分数据，并匹配2019年1—6月相应数据作为对照，以控制潜在的混杂因素并减少研究系统性偏倚。以总体教学量化评分、不同年资授课教师及不同类别学员教学量化评分作为评价指标，比较两组是否存在差异。
1.4 统计学处理
采用R 4.0.2软件进行统计学分析，教学量化评分等计量资料符合正态分布，采用均数±标准差表示，组间比较采用配对t检验。双侧检验，以P＜0.05为差异具有统计学意义。
2. 结果
2.1 一般资料
各级教师共20名参与教学工作，其中低年资组7名、中年资组5名、高年资组8名。共181名学员参与本研究，包括2019年度31名本科生、39名住院医/研究生及5名临床医学博士后，2020年度共30名本科生、53名住院医/研究生及3名临床医学博士后。
2.2 教师总体教学量化评分
与2019年相比，2020年教师总体教学量化评分显著降低[(1.76±0.84)分比(4.91±1.15)分，t=4.85, P=0.005](图 1)。
2.3 不同年资教师教学量化评分
不同年资教师2020年教学量化评分较2019年均显著降低[高年资组：(0.85±0.40)分比(2.12±0.44)分，t=4.98, P=0.004；中年资组：(0.85±0.29)分比(2.06±0.53)分，t=4.51, P=0.006；低年资组：(0.10±0.16)分比(0.44±0.22)分，t=2.62, P=0.047]，各年资教师2020年与2019年不同月份教学量化评分对比见图 2A。
2.4 不同类别学员教学量化评分
住院医/研究生[(0.18±0.34)分比(0.97±0.14)分，t=4.35, P=0.007]、本科生[(1.57±0.55)分比(3.77±1.24)分，t=3.62, P=0.015] 2020年教学量化评分较2019年显著降低，而临床医学博士后2020年教学量化评分较2019年差异无统计学意义[(0.00±0.00)分比(0.17±0.41)分，t=1.00, P=0.363]，各类别学员2020年与2019年不同月份教学量化评分对比见图 2B。
3. 讨论
外科学一直以来是理论与实践高度结合的学科，而外科教学质量评估亦受到广泛关注，为此美国已建立相应评估项目EQIP(Education Quality Improvement Program)[11]。外科教学工作受2020年疫情影响，传统课堂授课及集体讨论模式占比大幅降低，视频教学及网络会议讨论成为应对特殊时期的新路径[12-13]。鉴于此，北京协和医院乳腺外科于2020年1—6月对乳腺外科教学模式采取动态调整策略，并与2019同期量化评分结果进行比较，教师总体及不同年资教学量化评分均显著降低，且中高年资组教师的教学工作所受影响最为显著，分析原因可能包括以下两方面，一是中高年资组教师承担大量住院医教学工作，且工作量显著高于低年资组；二是中高年资组教师的教学活动更加侧重于临床实践，而非单纯的理论授课，更依赖于传统课堂教学及面授教学，而此类教学形式占比在动态调整策略中大幅降低。因此，建议中高年资组教师增加CBL及PBL的授课方式，并将理论授课与临床巡诊相结合，提高教学效率；鼓励低年资组教师承担更多的住院医教学工作；根据学员现有的知识技能水平进行个体化教学。
此外，住院医/研究生及本科生教学量化评分在2020年显著降低，而临床医学博士后的教学量化评分可维持2019年原有水平。分析其原因可能为：(1)住院医/研究生及本科生人数显著多于博士后，且教学科目数量显著高于博士后，教学工作量较大；(2)本科生及住院医授课以理论知识及传统课堂教学为主，受动态教学调整策略影响较大；(3)开展动态教学调整模式后，配套教学的相应材料及各个教学模块的衔接尚不完善，未进行优化调整；(4)与传统教学模式相比，动态教学模式对课程统筹安排及教学管理能力要求更高，且本科生及住院医的教学管理难度高于临床医学博士后；(5)临床医学博士后教学理论授课比重较低，授课内容以实践及指导为主，更适用于小班授课及线上授课，且其往往具备较高的主观能动性，在掌握正确的学习方法后能有较高的学习效率，再辅以电子资源更有利于提高教学效率，起到“授之以渔”的效果。此外，临床医学博士后个体化教学比例较高，其已具备较为扎实的临床基础及科研能力，临床能力培养以查漏补缺及专项提高为主，而科研能力则以特定研究方向为主，在研究实践中能不断提高并完善，因此，动态教学调整策略更适用于临床医学博士后教学，为节约教学资源、开展个体化高效教学提供有效途径。
综上，本研究以教学工作量为研究终点，进一步评估教学中间环节，而非单纯关注教学结果。考虑到教学模式变化影响较多中间环节，如“教学工作量”“教学效率(单位教学时间所教授内容)”及“学员课堂吸收效率”等，通过对中间环节的评估有利于从多个干扰因素中筛选出关键因素，进一步优化教学模式。此外，依托于我院量化评估体系，可将教学工作进一步量化，为开展后续研究提供统一标准。
然而，本研究仍存在一定不足。首先，本研究侧重于教师教学工作量评估，缺乏学员对教学内容接受程度的评估，即教学效果的评估及学员对课程满意度的主观评价；其次，教学量化评分仍为总体教学量化评估，考虑到外科教学的多样性及复杂性，应重点细化评估指标以进行更加全面的教学评估。随着医教协同理念的深入，医学教育的重要性进一步凸显，应将教学评估指标与实际教学工作相结合并作为今后教学研究的重要目标。
作者贡献：张函负责研究设计、论文撰写；马万欣、刘宏新、孟凡锐、张丹萍、刘春宇负责多中心数据收集；高媛主要承担数据分析；邢颖、刘璐负责指导论文修订。利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突 -
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图 1 社工精神心理状态的决策树模型
A.焦虑；B.抑郁；C.睡眠障碍
Figure 1. Decision tree model for the mental health status of social workers
A.anxiety; B.depression; C.sleep disorders
表 1 3组人口学信息与心理健康水平比较
Table 1 Demographic information and mental health comparisons between 3 groups
指标 社工组(n=372) 医护组(n=262) 居民组(n=258) P值 性别[n(%)] ＜0.001 男 102(27.4)* 52(19.8)* 102(39.5) 女 270(72.6) 210(80.2) 156(60.5) 年龄[M(P25, P75)，岁] 38.5(33, 43)* 37.5(31, 44.3)* 39(33, 46) 0.032 焦虑[n(%)] 57(15.3)#* 20(7.6) 18(7.0) ＜0.001 抑郁[n(%)] 82(22.0)#* 27(10.3) 22(8.5) ＜0.001 睡眠障碍[n(%)] 179(48.1)#* 80(30.5) 76(29.5) ＜0.001 与医护组比较，# P＜0.05；与居民组比较，* P＜0.05 
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表 2 社工组有/无焦虑、抑郁、睡眠障碍人群临床资料比较
Table 2 Clinical data comparisons on among social worker groups with and without anxiety, depression and sleep disorders
指标 焦虑(n=57) 无焦虑(n=315) P值 抑郁(n=82) 无抑郁(n=290) P值 睡眠障碍(n=179) 无睡眠障碍(n=193) P值 性别[n(%)] 0.158 0.481 0.362 男 20(35.1) 82(26.0) 25(30.5) 77(26.0) 53(29.6) 49(25.4) 女 37(64.9) 233(74.0) 57(69.5) 213(73.4) 126(70.4) 144(74.6) 年龄[M(P25, P75)，岁] 38(34，43) 39(33，44) 0.746 37(32.8, 42.5) 39(34，44) 0.037 38(33，43) 39(34，43.5) 0.633 独居[n(%)] 2(3.5) 10(3.2) 0.895 3(3.7) 9(3.1) 0.802 7(3.9) 5(2.6) 0.472 文化程度[n(%)] 0.175 0.231 0.897 高中及以下 1(1.8) 22(7.0) 2(2.4) 21(7.2) 10(5.6) 13(6.7) 大专及本科 56(98.2) 287(91.1) 78(95.1) 265(91.4) 166(92.7) 177(91.7) 研究生及以上 0(0) 6(1.9) 2(2.4) 4(1.4) 3(1.7) 3(1.6) 工作年限[n(%)] 0.656 0.831 0.291 ＜5年 24(42.1) 136(43.2) 37(45.1) 123(42.4) 72(40.2) 88(45.6) 5~10年 23(40.4) 110(34.9) 27(32.9) 106(36.6) 63(35.2) 70(36.3) ＞10年 10(17.5) 69(21.9) 18(22.0) 61(21.0) 44(24.6) 35(18.1) CPSS评分[M(P25, P75)，分] 33(29，37) 25(20，28) ＜0.001 32(29，37) 24(20，28) ＜0.001 29(27，32) 22(17.5，26) ＜0.001 CD-RISC评分[M(P25, P75)，分] 43(36，55) 62(50，74) ＜0.001 47(37，56) 64(50，75) ＜0.001 50(42，62) 67(56，81) ＜0.001 SSRS评分[M(P25, P75)，分] 34(30，40) 42(36，47) ＜0.001 34(29，40) 42(37，47) ＜0.001 37(31，42) 45(39，49) ＜0.001 工作负担[n(%)] 0.014 0.017 ＜0.001 轻度 0(0) 10(3.2) 1(1.2) 9(3.1) 3(1.7) 7(3.6) 中度 19(33.3) 158(50.2) 29(35.4) 148(51.0) 67(37.4) 110(57.0) 重度 38(66.7) 147(46.7) 52(63.4) 133(45.9) 109(60.9) 76(39.4) 经济负担[n(%)] ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 轻度 2(3.5) 84(26.7) 7(8.5) 79(27.2) 21(11.7) 65(33.7) 中度 20(35.1) 142(45.1) 28(34.1) 134(46.2) 79(44.1) 83(43.0) 重度 35(61.4) 89(28.3) 47(57.3) 77(26.6) 79(44.1) 45(23.3) 家庭负担[n(%)] ＜0.001 0.001 0.001 轻度 13(22.8) 163(51.7) 26(31.7) 150(51.7) 67(37.4) 109(56.5) 中度 30(52.6) 118(37.5) 38(46.3) 110(37.9) 81(45.3) 67(34.7) 重度 14(24.6) 34(10.8) 18(22.0) 30(10.3) 31(17.3) 17(8.8) 共患慢性疾病[n(%)] 30(52.6) 104(33.0) 0.005 42(51.2) 92(31.7) 0.001 82(45.8) 52(26.9) ＜0.001 有精神疾病家族史[n(%)] 11(19.3) 16(5.1) ＜0.001 14(17.1) 13(4.5) ＜0.001 23(12.8) 4(2.1) ＜0.001 CPSS(Chinese perceived stress scale)：中文版压力知觉量表；CD-RISC(Connor-Davidson resilience scale)：心理弹性量表；SSRS(social support rating scale)：社会支持评定量表
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表 3 社工焦虑、抑郁、睡眠障碍影响因素的多因素Logistic回归分析结果
Table 3 Influencing factors in multifactor Logistic regression analysis on anxiety, depression, and sleep disorders among social workers
指标 β SE Wald χ2 OR(95% CI) P值 焦虑 常量 -11.31 1.38 67.28 - ＜0.001 家庭负担 0.59 0.26 5.30 1.80(1.09~2.96) 0.021 CPSS评分 0.29 0.04 50.24 1.34(1.24~1.45) ＜0.001 抑郁 常量 -7.87 1.53 26.37 - ＜0.001 CPSS评分 0.26 0.04 44.47 1.29(1.20~1.39) ＜0.001 SSRS评分 -0.04 0.02 4.81 0.96(0.92~1.00) 0.028 睡眠障碍 常量 -4.44 1.26 12.51 - ＜0.001 有精神疾病家族史 1.59 0.69 5.34 4.91(1.27~18.94) 0.021 CPSS评分 0.18 0.03 41.50 1.20(1.14~1.27) ＜0.001 SSRS评分 -0.06 0.02 10.31 0.95(0.91~0.98) 0.001 -：不适用；CPSS、SSRS：同表 2
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