护理和助产专业学生的韧性特征与灾害应对准备：教育偏好与行为意向之间的关联

《Progress in Disaster Science》：Resilience profiles and disaster preparedness in nursing and midwifery students: Linking educational preferences and behavioral intentions

　　 Ying Niu | Jiaqi Yang | Guanhua Wang | Tao Zeng | Chen Chen | Linlin Luo | Lina Wang
河南医科大学护理学院，中国新乡市

摘要
频繁的全球性灾害威胁着人们的健康。韧性是影响护理和助产学生 disaster 预备能力的关键因素，这些学生是未来 disaster 应对的后备力量。这项横断面研究调查了 681 名护理和助产本科生，评估了他们的韧性、应对方式、人际能力、紧急预防能力、负面生活事件以及 disaster 预备情况。潜在剖面分析揭示了三种不同的韧性类型。高韧性 – 健康成长（以准备为导向）组仅占 7.05%；大多数学生（51.10%）属于中等韧性 – 经验成长（适应性应对）组，41.85% 属于低韧性 – 认知锚定（高风险）组。高韧性组的学生通常具有更强的保护因素，如积极的应对方式、人际能力和紧急预防能力，同时报告的风险因素也较少，包括负面生活事件也较少。这些剖面的顺序结构证明了使用顺序逻辑回归来识别成员身份的合理性。鉴于韧性的巨大差异，学校必须用针对每个学生群体特点和需求的个性化干预措施来替代一刀切的方案。这种以个体为中心的方法有助于制定精确的战略。这些发现通过强调基于分类的风险治理方式，为 disaster 理论做出了贡献，并暗示了个体韧性与其所在医疗系统稳定性之间的潜在联系。

1. 引言
1.1. 全球性灾害与护理 workforce
如今，世界各地经常发生复合性和连锁性灾害。减少灾害风险并提高系统的韧性已经变得十分必要。它们确保了社会功能的正常运作 [1][2]。医务工作者的心理准备和韧性在此过程中起着关键作用，它们将系统层面的资源分配与个体工作的表现联系起来 [3]。护士是整个医疗 workforce 中最大的群体，他们的 disaster 预备能力，尤其是长期压力下的心理适应能力，为可持续的应急反应能力奠定了基础 [2]。2023 年土耳其地震清楚地展示了这一点：护士往往同时扮演着幸存者和救援者的双重角色，其中许多人经历了严重的心理压力和明显的准备不足 [4][5]。这种差距不容忽视，也表明我们需要在护士的专业培训阶段就建立扎实的 disaster 预备和韧性基础。以本科教育为例。

1.2. 核心概念与术语
为确保定义清晰和术语一致，本节阐述了我们在整个研究中使用的三个关键概念。我们还特别关注了这些概念在我们研究的核心能力背景下的应用。Collision 预备性是指在灾难发生前的准备程度，包括所需的知识、技能、资源、计划和行动意愿，所有这些都有助于有效预测、应对和从潜在灾难中恢复 [6][7]。相比之下，紧急预防能力是一个更具体的概念，也更容易测量，它描述了构成 collision 预备性的心理和行为能力。这些能力涵盖两个方面：一是心理属性（如风险感知和自我效能），二是实际行为技能（如了解紧急预案 [8][9]。在我们的研究中，我们将这一具体能力作为测量的核心变量。心理急救（PFA）是一种一线支持性干预措施，由受过训练的响应者在创伤事件发生后立即提供，旨在帮助人们冷静下来、减轻即时痛苦，并将他们与所需的服务和支持连接起来 [10]。我们将 PFA 视为一种战略性的外部干预手段，可以扩展我们的准备工作，更好地管理危机中的即时响应。

1.3. 韧性研究：从同质性到异质性
许多现有研究探讨了在高压力环境下工作的护士的心理状态。她们经常面临严重的心理压力，而且大多数缺乏应对 disaster 的适当培训 [5]。这一问题同样影响护理和助产学生，这些学生需要同时应对繁重的学术任务、临床实习要求以及日益增加的职业压力，从而导致心理压力的极高发生率。例如，中国有研究显示护理学生中抑郁症（28.7%）和焦虑症（41.7%）的发病率显著 [11][12]。韧性是指在困难时期能够良好适应的能力 [13][14]。实际研究数据还表明，韧性与多种积极结果相关：它有助于人们在压力下保持认知功能的正常运作 [15]，减少灾害造成的心理伤害 [16]，并能带来更好的职业和学术表现（如更高的留校率、更好的学术成绩和更低的情感倦怠 [17]。因此，将在护理教育项目中加入韧性培训具有重要意义。

然而，大多数研究和日常教学通常将韧性视为每个学生都应该培养的单一统一特征 [18]。这种一刀切的观点忽略了学生群体在这一方面的多样性：每个学生都有自己独特的保护因素和风险因素组合，这些因素共同决定了他们的韧性水平。本科阶段是培养这种从逆境中恢复能力的关键时期。现在，分析护理和助产学生之间不同的韧性类型变得极为重要，教育工作者可以据此为不同学生群体提供有针对性的学术和心理支持，以帮助他们有效应对未来的各种挑战。

1.4. 研究目的与问题
大多数关于护理和助产学生韧性的研究将其视为单一、统一的特征。少数研究者探讨了该群体中韧性是否可能表现出不同的模式。我们的研究使用了潜在剖面分析（LPA）来填补这一空白。LPA 是一种以个体为中心的研究方法，能够自然地发现数据集中的子群体，无需预先设定分类。本研究有三个核心目标：首先确定该群体中是否存在明显的韧性类型；其次识别每个类型的独特特征，并对其进行详细描述；最后检查这些类型在关键变量上的差异。这些变量包括学生的应对方式、人际能力、紧急预防能力以及他们受到负面生活事件影响的程度。我们的研究通过回答这些问题，提供了强有力的证据，证明韧性并非单一的、适用于所有人的特征，而是在实践中以多种形式存在。这些发现为为学生提供定制化教育支持奠定了基础。

1.5. 理论框架与变量
本研究采用了 Kumpfer 的韧性框架，该框架已在文献中详细讨论并受到批判性评估 [19]。该框架不将韧性视为固定不变的个人特征，而是将其视为一个不断变化的过程。该框架的核心在于两组因素的相互作用：一组是风险因素（如生活中的负面事件），另一组是保护资源（包括个人能力和认知信念）。这两组因素共同帮助人们在遇到困难时顺利适应。研究团队首先以这一概念框架为指南，然后将框架的核心部分分解为可测量的变量。我们将“暴露于负面生活事件”作为研究中关注的所有风险因素的代表，并从两个领域测量保护因素：一是个人资源（如学术表现、领导力或培训经验、人际能力和积极应对方式），二是认知信念（如职业认同、紧急预防能力和成就归因）。我们还测量了符合特定研究背景的适应结果，这些结果集中在三个方面：对 disaster 预备的行为意向、应对效能以及参与有组织灾难响应的意愿。该框架强调，特定的风险和保护因素相互作用，导致学生群体中形成不同的韧性类型。为了验证这一观点并超越以变量为中心的研究方法，我们选择了潜在剖面分析（LPA）。

1.6. 论文结构
本文的其余部分结构如下：第 2 节（方法）详细介绍了整个研究设计、参与者、关键变量（包括韧性、保护因素和风险因素）的测量方法、研究步骤、伦理准则以及数据分析策略（特别是潜在剖面分析和顺序逻辑回归）。第 3 节（结果）概述了样本的基本特征、识别出的不同韧性类型、这些类型在不同变量上的比较，以及用于确定类型 Membership 的预测分析。第 4 节（讨论）对主要发现进行解读，探讨了这些结果对护理教育和 disaster 预备工作的意义，指出了研究的局限性，并提出了未来研究的方向。第 5 节（结论）总结了整个研究的主要收获。

2. 方法
2.1. 研究设计与参与者
为探究护理和助产本科生的韧性模式，我们设计了这项横断面调查。数据收集在中国河南省的某所大学进行，时间跨度为 2024 年 12 月至 2025 年 1 月。我们采用方便抽样方法，这符合研究的实际条件。目标群体是该校护理学院的所有护理或助产专业本科生，这两个专业的课程大部分重叠，仅在一些特定课程上有所不同。这种设置使得我们能够更容易接触到所有希望纳入研究的对象。我们邀请了从第一年到第四年的所有班级参与，共涉及 32 个护理班级和 4 个助产班级。在数据收集期间注册这两个专业的所有学生都收到了参与邀请。

我们为参与者设置了两个主要资格要求：首先，他们必须目前注册其中一个本科专业；其次，他们需要提供知情同意。我们还制定了若干排除标准以保证数据质量，排除因严重身体或心理疾病而无法完成问卷的学生，以及正在休学的学生。完成时间少于 3 分钟的问卷也被排除在外。在主要分析中，我们使用潜在剖面分析（LPA）来识别不同的韧性类型。现有指南建议样本量超过 500 人以获得稳定结果 [20]。最终我们在收集数据后获得了 681 份有效问卷。这个样本数量满足了研究要求，为后续的分析提供了坚实的基础。2.2. 测量方法为了绘制出已确认的韧性特征，并探究与其相关的因素，我们收集了涵盖人口统计变量和一系列核心心理社会结构的数据。这些测量涵盖了几个不同的概念领域，包括学业背景（涵盖学业表现和领导经验）、成就归因、人际能力、应对方式（分为积极和消极维度）、面对消极生活事件的经历以及应急预防能力。评估所有这些不同的领域为我们提供了所需的数据基础，既有助于梳理各种特征，也有利于在不同群体之间进行后续的比较分析。2.2.1. 韧性我们使用Connor-Davidson 韧性量表（CD-RISC）[21] 来测量韧性的核心特征。该量表共有25个项目，每个项目都采用5点Likert量表进行评分，总分越高表示韧性水平越高。在本研究中，我们使用了经过验证的中文版量表。中文版涵盖了三个维度：毅力、力量和乐观主义[22]，在实际应用中表现出良好的可靠性和有效性。2.2.2. 学业成就归因为了理解学生如何解释他们的学业表现，我们使用了学业成就归因量表[24]。该量表包含24个项目，并采用5点评分系统。受访者需要反思他们认为自己学业成功或失败的原因。这些归因被分为四类：能力、努力、运气和具体情境。这种方法确保了我们的工作与已经验证的理论框架相符，并使我们能够更细致、更深入地分析学生的归因模式。2.2.3. 人际能力我们使用人际能力问卷（ICQ）[25] 来评估人际能力。该量表包含35个项目，也采用5点Likert量表进行评分。它从五个不同维度全面评估了这些能力：发起沟通、提供情感支持、施加影响、自我披露和冲突解决。研究人员先前假设这种能力与不同的韧性特征有关，而该量表也与这种假设一致。2.2.4. 应对方式简化应对方式问卷包含20个项目，涵盖两个维度：积极应对和消极应对。研究者已确认其具有良好的可靠性和有效性[26]。2.2.5. 生活事件青少年自我评估生活事件清单包含27个项目，研究者将这些项目分为六类：人际关系、学习压力、惩罚、损失、健康适应因素和其他压力事件。大量过往研究表明其具有良好的可靠性和有效性[27],[28]。2.3. 数据收集数据是通过在线调查平台Wenjuanxing (https://www.wjx.cn/) 收集的。研究团队制作了一张包含调查链接和二维码的海报。在获得机构批准后，护理学院的教员通过年级特定的微信群将海报分发给所有符合条件的学生。问卷的封面页提供了电子知情同意书，清楚解释了研究目的、匿名性、自愿参与原则和数据保密措施。参与者只有在点击“我已经阅读并同意知情同意书”按钮后才能进入正式问卷。为了确保匿名性，IP地址仅用于防止重复记录，并未存储其他个人可识别信息（如姓名、学生ID）。所有问题都是必填的，以减少数据缺失；完成时间小于3分钟（180秒）的回答被视为无效。Wenjuanxing的后端数据显示完成时间呈偏态分布（中位数=431秒，IQR：288–589秒），这证实了该阈值有效过滤掉了草率的回答。2.4. 伦理考虑本研究已获得新乡医学院伦理委员会的批准（XYLL–20240281）。在线研究包括研究目的、知情同意和问卷内容。学生在问卷中选择了同意选项，从而自愿参与了本研究；否则调查将自动终止。已采取措施确保研究的匿名性和数据保密性。2.5. 数据分析数据分析使用SPSS 29.0进行。统计描述采用频率、百分比、平均值和标准差。组间比较使用t检验、调整t检验、ANOVA、Welch的ANOVA和事后比较。通过Mplus版本8.0进行了潜在特征分析（LPA），以确定目标群体的韧性特征。Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和调整后贝叶斯信息准则（ABIC）的值越小，模型拟合度越好[29]。采用似然比检验（LRT）进行模型评估，p<0.05表明包含K个类别的模型显著优于包含K-1个类别的模型。熵值（0–1）越高，分类结果越准确。最后，使用序数逻辑回归分析了人口统计心理社会变量与目标群体韧性特征之间的关系。3. 结果3.1. 样本特征本研究调查了河南省某医学院护理和助产专业的本科生。通过Wenjuanxing共发放了687份问卷，其中681份有效，有效率为99.1%。所有参与者在所有相关变量上都有完整的数据。样本包括595名护理专业学生（87.37%）和86名助产专业学生（12.63%）。由于两个专业的教育背景相似，将两组学生合并为一个主要分析的样本群体。参与者主要为女性（80.47%），平均年龄为19.32±1.34岁。大多数为农村居民（66.08%），家庭经济状况中等（80.32%），且没有直系家庭成员从事医疗行业（86.93%）。在这些变量上未观察到韧性 scores 的显著差异（详细特征见补充表1）。3.2. 韧性的单变量分析单变量分析显示，具有高学业表现、班级领导角色、正式急救课程学习经验、强烈的职业认同感、较高的应急预防能力、出色的自救和互救能力、先进的医疗救援知识、预期在心理急救培训中担任信息传播者/决策者/心理援助提供者角色以及对模拟和主题讨论的期待的护理和助产专业学生，其韧性 scores 显著更高（p<0.05）。结果见表1。表1. 韧性的单变量分析（N=681）。变量N (%)韧性（M±SD）tpCohen's d95% CI教育背景学业表现?2.676?0.008???0.273[?0.473, ?0.072] 低565 (82.97%)62.33±12.40 高116 (17.03%)65.82±14.51班级领导角色4.004?<0.001???0.322[0.164, 0.481] 是236 (34.65%)65.60±13.09 否445 (65.35%)61.51±12.48正式急救课程3.362?<0.001???0.258[0.107, 0.408] 是340 (49.93%)64.57±13.00 否341 (50.07%)61.29±12.48职业认同感?2.413?0.017??0.241[?0.423, ?0.059] 低149 (21.88%)60.52±14.17 高532 (78.12%)63.60±12.37应急预防?5.125?<0.001????0.585[?0.811, ?0.359] 低593(87.08%)61.97±12.35 高88 (12.92%)69.35±14.23自救和互救?4.601?<0.001????0.511[?0.730, ?0.292] 低587 (86.20%)62.03±12.42 高94 (13.80%)68.50±14.02医疗救援知识?5.160?<0.001????0.554[?0.766, ?0.341] 低579 (85.02%)61.88±12.42 高102 (14.98%)68.86±13.60预期在紧急情况下的信息传播者?2.043?0.041??0.173[?0.340, ?0.007] 否487 (71.51%)62.29±12.78 是194 (28.49%)64.52±12.88决策者?2.320?0.021??0.199[?0.367, ?0.030] 否492 (72.25%)62.22±12.85 是189 (27.75%)64.76±12.64心理援助提供者?3.200?0.001???0.250[?0.401, ?0.098] 否307 (45.08%)61.18±13.64 是374 (54.92%)64.36±11.97对心理急救模拟和案例分析的期待?2.103?0.036??0.170[?0.329, ?0.011] 否232 (34.07%)61.49±13.72 是449 (65.93%)63.67±12.30专题讲座?1.668?0.096?0.132[?0.288, 0.023] 否252 (37.00%)61.86±12.97 是429 (63.00%)63.55±12.73经验分享?1.826?0.069?0.157[?0.319, 0.005] 否213 (31.28%)61.54±13.74 是468 (68.72%)63.56±12.37主题讨论?2.113?0.035??0.162[?0.312, ?0.011] 否340 (49.93%)61.89±12.61 是341 (50.07%)63.96±13.00注：?t检验，?调整后的t检验；?p<0.05，??p<0.01，???p<0.001，PFA：心理急救。3.3. 潜在特征分析潜在特征分析（LPA）模型的统计指标见表2。分析从单一特征模型开始，逐步添加更多特征，直到确定最佳特征数量。当特征数量增加到三个时，AIC、BIC和aBIC的值急剧下降；但当增加到四个或五个特征时，这些统计指标略有下降。三特征模型的熵值最高。LMR p值在四个特征阈值前始终显著，所有BLRT p值都符合显著标准。然后我们更关注每个潜在分组在实践中的合理性。最终选择三特征模型作为最佳拟合模型，因为它最直观地展示了样本中韧性的结构。表2. 韧性潜在特征分析的模型拟合指标。特征数量AICBICaBIC熵LMR (p)BLRT (p)类别概率 (%)137,962.76138,188.94038,030.183___100231,596.13131,939.92231,698.6130.9630.0000.00048.75/51.25329,465.49329,926.89729,603.0340.9750.0000.00041.85/51.10/7.05428,530.53029,109.54628,703.1310.9490.0100.00034.21/22.76/36.27/6.76528,061.43928,758.06728,269.0990.9580.5580.0001.47/33.77/21.88/35.98/6.90注：AIC：Akaike信息准则；BIC：贝叶斯信息准则；aBIC：样本量调整后的BIC；LMR：Lo-Mendell-Rubin似然比检验；BLRP：自助法似然比检验。图2显示了这三个潜在组在韧性指标上的不同响应模式。我们将这些观察到的模式与现有的韧性理论相结合，为每个特征命名和描述。高韧性——韧性成长（以准备为导向）组（HRG）占样本的7.05%，是最小的子组。该组在创伤后成长和目标坚持方面的得分极高。这一特征代表了通过实际经验建立的强大心理优势，所有关键适应资源都被内化并融入了他们的思维方式。这些人不仅能够很好地应对压力，还积极寻求成长并为未来的挑战做好规划。中等韧性——经验成长（适应性应对）组（MRG）是最大的子组，占参与者的51.10%。该组在创伤后成长、意义构建和感知社会支持方面的得分较高，代表着韧性发展的一个持续阶段。这些人能够从艰难经历中找到意义，并积累自己的心理资本，但仍严重依赖外部资源和支持系统来度过难关。低韧性——认知锚定（处于风险中）组（LRG）占样本的41.85%。他们的响应模式有一个明显的特点：在感知社会支持和意义构建方面表现良好，但在挑战导向方面的得分较低。这种认知意识与实际行为之间的差距表明，他们的韧性发展尚未开始或已经停滞。这三个特征形成了一个清晰的发展梯度：从认知锚定（LRG）开始，经过经验构建（MRG），最终达到韧性内化（HRG）。这一梯度不仅反映了一个人韧性的高低，还指出了潜在心理资源的结构及其组合方式。为了帮助读者理解这些特征如何与更广泛的功能领域相关联，表3列出了各组的平均得分和标准差。这些数据基于不同的心理社会量表计算得出，涵盖四个领域：学业成就归因、人际能力、应对方式和面对消极生活事件的经历。下载：下载高分辨率图片（207KB）下载：下载全尺寸图片图2. 三个韧性组的项级响应模式。表3. 按韧性潜在特征划分的心理社会量表得分。变量LRG①(M±SD)MRG②(M±SD)HRG③(M±SD)Fpη295% CI事后比较（Cohen's d [95% CI]能力归因18.88±2.1719.74±2.4721.04±3.6816.010?<0.001???0.056[0.026, 0.091]①<② (d=0.368 [0.210, 0.525], p=0.001); ①<③ (d=0.885 [0.571, 1.198], p=0.001); ②<③ (d=0.492 [0.188, 0.795], p=0.001); ②<③ (d=0.455 [0.152, 0.759], p=0.001)努力归因19.29±2.2720.57±2.7521.94±4.4825.338?<0.001???0.078[0.042, 0.117]①<② (d=0.502, [0.343, 0.661]p=0.001); ①<③ (d=0.983, [0.668, 1.298], p=0.001); ②<③ (d=0.455, [0.152, 0.759], p=0.107)情境归因18.00±2.3017.36±3.2317.23±4.304.636?0.011?0.012[0.000, 0.032]①>② (d=0.225, [0.068, 0.382], p=0.010); ①>③ (d=0.288, [?0.019, 0.594], p=0.448这些关系的模式呈现出反比关系：在将失败归因于外部环境方面，LRG（低韧性-认知锚定组）的得分明显高于MRG（中等韧性-经验成长组）。这种变化反映了某种发展模式，即更高的韧性与降低将结果归因于情境因素的倾向密切相关。人际交往能力和积极应对策略在所有组别中都呈现出一致的增长趋势，具体顺序为LRG < MRG < HRG。这表明这两个因素与韧性水平之间存在强烈的正相关关系。另一方面，自我报告的负面生活事件经历呈下降趋势，其中LRG的得分最高，其次是MRG，HRG最低。这种反比关系表明，虽然韧性本质上是关于如何良好地适应困境，但较少的近期压力源也对应着更高的韧性水平。这些跨心理社会指标的一致性差异进一步验证和定义了三种韧性类型。它们展示了认知归因风格、人际资源、应对行为和生活经历如何在不同的韧性水平上相互作用。

3.5. 阈值预测我们进行了序数逻辑回归分析，以确定哪些因素决定了一个人属于哪种韧性类型。该分析的完整结果列在表4中。首先，我们进行了平行线检验，结果没有显著性（p = 0.207），这意味着比例优势假设成立，这证实了我们构建模型的有效性。似然比检验具有统计学意义（p < 0.001），表明所有预测变量共同可以可靠地预测一个人属于哪种韧性类型。在模型拟合方面，伪R2值为Cox-Snell = 0.383，Nagelkerke = 0.459，这些数字表明解释力为中等至强。显然，这些预测变量共同有助于我们理解不同韧性群体的构成。阈值参数（Threshold 1/Threshold 2）设定了低和中等韧性水平的累积概率。我们将高韧性水平设为参考组。人际交往能力的OR值为1.054（95% CI: 1.041–1.067，p < 0.001），每增加一分，向更高韧性水平转化的概率增加5.4%。积极应对策略的OR值为1.162（95% CI: 1.116–1.210，p < 0.001），每增加一分，相应的概率增加16.2%。生活事件经历的趋势则相反，OR值为0.992（95% CI: 0.986–0.999，p = 0.018），每增加一分，向更高韧性水平转化的概率降低0.8%。我们还考察了紧急预防能力，并将其设为参考组，结果发现低水平紧急预防能力组的人属于高韧性水平的可能性大大降低，OR值为0.416（95% CI: 0.248–0.696，p < 0.001）。简而言之，他们达到高韧性水平的概率只有高水平紧急预防能力组的41.6%。

表4. 影响韧性的因素的序数逻辑回归分析

| 预测因子 | β | OR | 95% CI |
|-----------------|--------|---------|----------------|
| Threshold 1（韧性=低） | 7.548 | 1.896 | 6.945 | <0.001??? |
| Threshold 2（韧性=中等） | 11.810 | 1.345 | 1.561 | <0.001??? |
| 情境归因 | -0.042 | 0.959 | 0.157–1.016 |
| 人际交往能力 | 0.053 | 1.054 | <0.001??? |
| 积极应对策略 | 0.150 | 1.162 | <0.001??? |
| 生活事件经历 | -0.008 | 0.992 | 0.018?0.986–0.999 |
| 紧急预防能力（参考组：高） | 0.100 | — | — |
| Threshold 1（韧性=低） | -0.878 | 0.416 | <0.001??? |

注：(1) OR：比值比；CI：置信区间；—：参考组（紧急预防能力高）；*p < 0.05，***p < 0.001。(2) 模型检验：似然比检验，p < 0.001；平行线检验，p = 0.207；伪R2 = 0.383（Cox-Snell），0.459（Nagelkerke）。(3) 阈值：韧性水平之间的累积概率边界（低 vs. 中等 vs. 高；参考组：高）。

4. 讨论

4.1. 主要研究发现

我们使用了潜在剖面分析来研究本科护理和助产专业的学生，发现了三种明确的韧性类型。首先是高韧性-韧性成长（准备导向）组（HRG，7.05%），其次是中等韧性-经验成长（适应型应对）组（MRG，51.10%），最后是低韧性-认知锚定（风险群体）组（LRG，41.85%）。这些类型不仅仅代表单一连续尺度上的不同点，而是人们拥有的心理资源的完全不同组合。这种更详细、以个体为中心的视角为我们提供了一个清晰的结构框架，使我们能够理解韧性在中国健康专业教育背景下的具体运作方式。随后我们将研究结果与现有研究进行了比较，发现我们发现的三种类型与早期研究的结果一致。这些研究也观察到了中国在职护士中类似的三分组结构[30]。这种一致性表明，这种分类可能适用于这个特定的文化和专业领域。我们的模型与Hu等人（2025年）报道的四种类型结构不同，他们的研究是对护理学生样本进行的[31]。这种差异可能是由于方法论的差异，包括样本构成和理论焦点的不同。Hu等人的研究[31]关注的是标准韧性维度和一般心理应对能力，并且只研究了单一学科的学生。相比之下，我们的研究涵盖了护理和助产专业的学生。

为了了解为什么一些学生比其他学生更具韧性，我们首先进行了单变量分析。结果显示，韧性受到多层面因素的影响。韧性并不是来自单一来源，而是由多个不同的组成部分构成的：个人成就、社会地位、具体能力和专业态度。我们首先关注个人资源和社会角色，立即发现了明显的关联。学术成绩较好的学生以及担任班级领导角色的学生往往表现出更高的韧性，这与我们已有的概念相符。领导角色让人们学会了承担责任并在团队环境中积极参与，这些经历长期以来被认为与较高的韧性相关[32]，[33]。然后我们研究了专业能力领域，发现了类似的关联。完成过正规急救培训、具备更多医疗救援知识并对自身紧急预防能力评价较高的学生表现出更高的韧性。这为特定实践技能提升人们应对压力和不可预测情况的能力提供了实证支持[34]。另一个值得注意的点是，高韧性学生更倾向于通过互动和模拟-based的方法学习心理急救知识，这与现有研究一致，表明模拟对于培养程序技能和信心都非常有效[35]，[36]。这也为未来医疗专业人员的灾难护理教育设计提供了有用的指导。最后，我们探讨了动机和专业认知因素，其中两个因素尤为突出：更强的专业认同感和更愿意承担特定紧急角色（如信息传播者或决策者）。这可能部分归因于近期全球事件的影响。COVID-19大流行之后，社会对健康专业的认识有所提高[37]，这可能增强了学生的职业自豪感，有助于提高他们的韧性。这表明可能存在一种良性循环：专业承诺（认同感）和感知能力（韧性）相互强化[38]。尽管许多学生表示愿意提供帮助，但他们仍然不清楚自己在灾难情景中的具体能力和责任[39]。这种普遍意愿与角色特定知识之间的差距是一个需要解决的关键问题。这表明，良好的意愿本身是不够的，如果人们不知道该做什么，就需要系统的、以角色为导向的培训来填补这一空白。所有这些发现共同支持了韧性是一个复杂、多维度的概念。从学术表现和领导角色到认证技能和专业自我认知，一系列因素共同塑造了韧性。研究人员需要通过多元分析进一步探索这些因素之间的相互作用及其贡献程度。

为了探究具体的驱动因素，我们进行了序数回归分析，确定了预测韧性水平的确切因素。模型列出了一组明确的因素，这些因素使人们更有可能属于高韧性组，包括保护性因素和风险提升因素。两个保护性因素尤为显著：积极应对策略是一个重要的预测因子（OR = 1.162，95% CI 1.116–1.210），这证明了压力管理策略在这里起着核心作用，与现有研究结果一致，即适应型应对是人们在压力下保持心理健康的主动且关键的过程[37]，[40]。另一个值得提到的因素是人际交往能力，它也是一个重要的保护性因素（OR = 1.054，95% CI 1.041–1.067）。这种能力包括与他人建立良好关系、清晰沟通以及顺利处理冲突等基本技能，这些技能是所有强大专业关系的基础。医疗工作本质上是协作性的，因此这种能力不仅仅是一项软技能，它是让学生准备好应对临床工作关系需求的关键社交资源，并有助于随着时间推移培养韧性[41]。较低的紧急预防能力使人们属于高韧性组的可能性大大降低（OR = 0.416，95% CI 0.248–0.696）。这是一个重要的提醒：如果人们感觉自己没有足够的准备应对现实世界的危机，会直接降低他们的韧性。负面生活事件经历也被确认为风险因素（OR = 0.992，95% CI 0.986–0.999），这与许多先前的研究结果一致[42]。韧性可能起到了关键的中介作用，作为一种心理过滤器，影响负面生活事件对最终心理健康的最终影响[43]。我们应在未来的研究中特别探讨这种潜在的中介机制。回归分析清楚地揭示了核心机制：培养适应型应对技能和人际技能有助于增强韧性，而解决人们对紧急情况的准备不足以及减少生活压力源的暴露可以防止韧性的下降。这为我们提出了支持未来护士和助产士韧性的两部分策略。

所有这些发现共同表明，韧性是一个复杂的、多维度的概念。从学术表现和领导角色到认证技能和专业自我认知，一系列因素共同塑造了韧性。为了理清这些因素之间的相互作用及其贡献程度，研究人员需要通过多元分析进行后续研究。为了探究具体的驱动因素，我们进行了序数回归分析，确定了预测韧性水平的确切因素。该模型明确列出了一组因素，这些因素使人更有可能属于高韧性组，包括既能减轻压力又能增加风险的因素。两种保护性因素尤为突出：首先，积极应对策略是一个显著的预测因子（OR = 1.162，95% CI 1.116–1.210），这证明了压力管理策略的重要性。这与现有研究结果一致，即适应型应对是在压力下保持心理健康的主动且必要的过程[37]，[40]。因此，在增强韧性的项目中，这应该是首要关注的目标。另一个值得提到的因素是人际交往能力，它也是一个重要的保护性因素（OR = 1.054，95% CI 1.041–1.067）。这种能力涵盖了所有基本技能，如与他人建立良好关系、清晰沟通和顺利处理冲突。这些技能是所有强大专业关系的基础。医疗工作本质上需要协作，因此这种能力远不止是一项软技能，它是让学生准备好应对临床工作关系需求的关键社交资源，并有助于逐步建立支持性环境，从而促进韧性发展[41]。较低的紧急预防能力使人们属于高韧性组的可能性大大降低（OR = 0.416，95% CI 0.248–0.696）。这提醒我们，如果人们感觉自己没有足够的准备应对现实世界的危机，会直接影响他们的韧性。暴露于负面生活事件也被确认为风险因素（OR = 0.992，95% CI 0.986–0.999），这与许多先前的研究结果一致[42]。韧性可能实际上起到了关键的中介作用，改变了负面生活事件对最终心理健康的最终影响[43]。在未来研究中，我们应该特别探讨这种潜在的中介途径。回归分析使核心机制变得清晰：培养适应型应对技能和人际技能有助于增强韧性，而解决人们对紧急情况的准备不足和减少生活压力源的暴露可以防止韧性下降。这些发现为我们提供了理解和发展未来医疗专业人员灾难准备的新视角。从本质上讲，区分不同的韧性类型是灾难教育的一个重要进步。这种以个体为中心的视角明确了一点：一刀切的培训计划可能无效。根据学生的具体类型（如认知锚定的LRG与成长导向的HRG）调整教育干预措施，可以使这些干预更加精准和相关[44]。另一个值得注意的是，当我们将这些类型视为动态而非静态的时，我们会发现高韧性-韧性成长（准备导向）组并不是展示静态、不变的特质，而是指人们在灾难管理周期中可能采取的不同适应路径。个人的韧性类型将影响他们如何参与这一周期的每个阶段。这为未来的研究提供了一个坚实的基础，以测试韧性作为调节因素的作用，特别是在心理准备最为关键的准备阶段[8]，[45]，[46]。从系统角度来看，这些类型的分布使我们能够评估未来医疗工作者现有的心理资本水平。这也为我们提供了一种实用的方法，来评估维持整个卫生系统强大弹性的劳动力基础。系统的韧性完全取决于其中工作人员的韧性和适应能力。绘制这一内部图谱有助于我们了解团队的优势所在以及可能存在的不足之处。这些发现将直接影响我们应对未来灾难的能力。

4.2. 对护理教育的启示

这些发现为日常教学工作提供了非常明确且可操作的建议，特别是针对未来的护士和助产士。它们不仅展示了不同变量之间的统计联系，还提出了实际可行的方法，有两个明显的目标：帮助每个学生建立应对压力的能力，并在此过程中培养一支更具韧性的劳动力，以便全面准备应对未来可能发生的灾难。从土耳其地震等事件中可以汲取的关键教训明确指出一点：有效的灾难护理依赖于两个核心部分。首先是全面、有针对性的培训，其次是持续、扎实的心理支持[4]、[5]。为了将这些见解付诸实践，我们需要构建一个详细的分层教学框架。对于属于“低韧性-认知锚定（高风险）”类别的学生来说，教育中最重要的部分是提供基础性支持。课程内容应系统地整合核心要素，包括心理急救、基本的压力管理方法和简单的应对技巧，以增强学生的心理韧性。对于属于“中等韧性-经验成长（适应性应对）”类别的学生，教学应侧重于实践学习，设计需要与家庭或当地社区合作的实际任务，这有助于他们提升适应性技能，并帮助他们将课本知识应用于实际临床工作。而对于属于“高韧性-韧性成长（以准备为导向）”类别的学生，教育不仅应保持他们现有的韧性水平，还应重点培养他们的领导能力，并学习高级技能。我们还可以提供深入的灾难领导力培训、有价值的服务学习机会或获得高级技能认证的路径，这些都能帮助他们充分发挥潜力，同时增强他们的职业认同感。

我们已经识别出的关键预测因素为我们提供了更多实用的指导：积极的应对方式和人际能力被证明是护理和助产士学生的主要保护因素。因此，课程设计者需要有意将有助于学生发展这些能力的活动纳入课程中，例如团队模拟训练、结构化的同伴评估以及让学生实践领导力的机会。这些实践经验使学生能够应用这些能力并不断提高。此外，负责临床实习的教育者需要认识到负面生活事件是一个已确认的重大风险因素，必须建立定期的心理筛查和主动支持系统，以便在学生需要帮助时及时发现并提供支持。学校可以有意地将具有不同韧性的学生组成临床或学习小组，韧性较强的学生自身具有优势，可以自然而然地成为同学的非正式导师，从而营造出一种支持性的氛围，使整个团队合作更加顺畅[44]、[47]。护理项目最终应该考虑在其整个人才发展体系中加入韧性评估，鼓励所有学生，尤其是高韧性学生进行反思性实践，并与临床导师分享他们的收获，将个人经验转化为全项目可以共享的知识，从而建立一个共同成长的文化环境，使职业韧性成为项目整体文化中不可或缺的一部分。

4.3 研究局限性
我们的研究在方法论和研究环境方面存在一些局限性，这些局限性有助于我们正确解读最终结果。由于采用横断面设计，我们无法从数据中得出明确的因果结论，它仅能捕捉某一特定时间点上变量之间的关联。另一个需要注意的是，我们整个研究依赖于自我报告的数据，这可能导致潜在的偏差，如社会期望偏差和回忆效应。样本选择过程也存在较大局限性，所有参与者都来自中国某所医学院的本科护理和助产士学生，这种局限性的结果是虽然可以深入了解这一特定环境，但结果可能难以推广到其他文化或教育背景。集体主义者价值观、以考试为导向的学术压力以及中国医学教育中的独特师徒传统等因素共同影响了学生的心理过程，这些因素在其他环境中可能不存在。因此，将这些结果视为这一特定教育环境下的韧性详细分析更为合适，而不是适用于所有情况的普遍模型。另外，最终样本中护理与助产士学生的比例不平衡，我们无法探讨不同专业培训路径如何以不同方式影响韧性的发展。

4.4 未来研究方向
本研究的结果和局限性为未来的研究工作指明了明确的方向：首先，我们需要纵向研究设计来扩展横断面研究结果，考察不同韧性类型在培训到实践过程中的稳定性、转换情况及其适应性。这类研究将有助于我们重新定义韧性，因为韧性是一个动态变化的过程，而非固定的个人特质。未来研究还需要改进现有的测量方法，将自我报告与其他评估工具（如行为观察或教育者的反馈）相结合，以减少响应偏差，从而更准确地了解韧性在职业环境中的表现。跨文化比较研究也是当前亟待探索的关键领域，研究者可以研究不同文化和教育体系中的韧性类型和预测因素，区分普遍适用的韧性机制和特定文化环境的独特路径，构建适用于全球范围的框架。未来研究还应招募平衡的护理和助产士学生样本，以便可靠地比较这两种相关但独立的职业中韧性的发展情况。基于实证的概况分析为我们设计和测试有针对性的干预措施提供了坚实的基础，这些措施需要经过仔细的文化调整和验证，以确保其适用性和针对性。

5. 结论
本研究利用潜在特征分析法来考察护理和助产士学生为灾难情境所做的准备情况。分析将参与者分为三类韧性类型：“高韧性-韧性成长（以准备为导向）”、“中等韧性-经验成长（适应性应对）”和“低韧性-认知锚定（高风险）”。这种分类表明，这些未来的医疗工作者拥有截然不同的心理资源。值得注意的是，只有7.05%的学生被归类为高韧性组。该组学生具有共同特征：通常学习成绩优异、具有领导经验、接受过正式的急救培训、强烈的职业认同感、积极的应对方式、较好的人际能力、较强的应急预防能力，并且经历过较少的负面生活事件。这些明显不同的群体表明，一刀切的教育模式并不适用。学校和培训机构需要为每种韧性类型设计针对性的支持策略，通过组建具有互补韧性特征的团队，为整个医疗团队创造自然的心理缓冲，使个体护理人员的韧性与整个医疗系统的适应能力相结合，从而实现系统的长期稳健发展。

致谢
作者贡献声明：
牛颖：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、指导、资金获取、数据管理、概念构建。
杨佳琦：撰写——初稿、数据管理、概念构建。
王冠华：撰写——初稿。
曾涛：验证、指导。
陈晨：数据管理。
罗琳琳：撰写——初稿。
王丽娜：撰写——审阅与编辑。

伦理考量
本研究使用的方法完全符合伦理指南和规定，并获得了新乡医科大学伦理委员会的批准（XYLL—20,240,281）。在收集数据之前，参与者均已签署了知情同意书。

资金来源
本研究得到了新乡医科大学教育教学改革研究项目（项目编号：2024-XYJG-38）、新乡社会科学协会的研究项目（项目编号：SKL-2025-0276）以及新乡医科大学博士研究启动基金（项目编号：505542）的支持。