武汉科技大学护理团队发表高分护理1区SCI! 中国临床护士人文素养能力之间的关系:一项网络分析
- 2026-09-06 20:07:48
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1.1 人文素养：护理实践中被忽视的核心能力
随着医疗技术的飞速发展和公众健康需求的日益提升，临床护理已从单纯的“疾病照护”转向“全人照护”。人文素养——即护士在临床实践中展现的共情能力、沟通技巧、关怀行为和情绪管理能力的综合体现——成为影响患者体验、治疗依从性和护患信任的关键因素。然而，与国际标准和专业要求相比，中国医疗机构护理人员的人文素养教育和实践仍有较大提升空间。既往研究多从单一维度（如沟通技能或共情能力）出发，对人文素养进行“平均化”评估，忽视了各能力之间的内在联系和结构性互动。
1.2 网络分析的“结构视角”
人文素养不是一个简单的“总分”，而是由多个相互关联的能力构成的一个复杂网络。不同能力之间存在着相互激活或相互抑制的关系——比如，良好的情绪控制能力可能促进敏锐倾听，而敏锐倾听又强化尊重与连接。网络分析的价值在于，它不关注“平均得分”，而关注“谁连接最多”——识别那些在网络中处于“交通枢纽”地位的能力。这些枢纽能力一旦得到干预，可能通过网络的级联效应带动整个网络的改善。
1.3 研究空白与目的
目前存在以下知识缺口：第一，临床护士人文素养各能力之间的网络结构尚不清楚；第二，哪些能力在网络中处于核心枢纽地位尚未被识别。本研究旨在利用网络分析，探索中国临床护士人文素养能力集群的网络结构，识别该网络中的核心能力和桥接能力。
2.1 研究设计与研究对象
本研究为分析性横断面设计，采用分层整群抽样法，在中国不同地区五所三级甲等医院中纳入3030名临床护士。调查内容涵盖临床沟通技能、情绪智力和关怀行为三个维度，用于构建人文素养能力网络。
2.2 核心变量与网络分析方法
网络节点：人文素养各能力条目，涵盖沟通技能、情绪智力和关怀行为三个维度
网络估计：采用高斯图模型估计各能力之间的偏相关关系
中心性指标：预期影响值衡量节点的核心程度；桥接预期影响值衡量节点在不同维度间的连接强度
准确性检验：评估网络结构和中心性指标的稳定性
3.1 核心能力的识别
网络中预期影响值最高的前三位能力依次为：
“尊重与连接”：预期影响值=5.96（排名第一）
“敏锐倾听”：预期影响值=5.86（排名第二）
“情绪控制”：预期影响值=5.71（排名第三）
预期影响值反映了某个能力与其他所有能力的“总关联强度”——值越高，该能力在网络中越核心，干预该能力可能产生最大范围的连锁效应。这三个能力构成了人文素养网络的核心枢纽。
3.2 桥接能力的识别
桥接预期影响值最高的能力是：
“敏锐倾听”：桥接预期影响值=0.58（排名第一）
“尊重与连接”：桥接预期影响值=0.49（排名第二）
桥接能力是指在不同能力维度（沟通、情绪智力、关怀行为）之间起连接作用的能力。“敏锐倾听”作为最强的桥接能力，连接着沟通技能和情绪智力两个维度；“尊重与连接”则连接着情绪智力和关怀行为两个维度。
3.3 “双重功能”能力的发现
“尊重与连接”和“敏锐倾听”同时具备核心能力和桥接能力的双重功能——它们既是网络中的最强“交通枢纽”，也是连接不同能力维度的“跨维度桥梁”。这一发现具有重要的干预意义：聚焦于这两个能力的干预，可能同时产生“枢纽效应”（带动整个网络）和“桥梁效应”（防止不同维度脱节），投入产出比最高。
4.1 主要发现及其意义
本研究首次在中国临床护士群体中运用网络分析方法，系统探索了人文素养各能力之间的结构性关系。核心发现可概括为“三个枢纽、两个桥梁、一个双功能”：
第一，“尊重与连接”是人文素养网络中最核心的能力。 预期影响值5.96排名第一，意味着它与网络中其他能力的总关联最强。一个以“尊重患者、建立连接”为核心的护理文化，可能成为提升整体人文素养的“支点”。
第二，“敏锐倾听”兼具核心能力和桥接能力的双重功能。 预期影响值5.86（核心能力第二）和桥接预期影响值0.58（桥接能力第一）的组合，使敏锐倾听成为整个网络中“枢纽效应”和“桥梁效应”的汇合点。敏锐倾听不仅是独立的能力，更是连接沟通技能与情绪智力的关键通道。
第三，“情绪控制”是核心能力之一。 预期影响值5.71排名第三，提示护士的情绪管理能力是人文素养网络中不可忽视的枢纽节点。情绪失控可能通过网络的级联效应损害倾听能力和尊重行为。
4.2 对护理管理实践的意义
精准干预靶点：网络分析识别出“尊重与连接”和“敏锐倾听”是兼具核心和桥接能力的双重功能节点。聚焦这两个能力的干预可能产生“牵一发而动全身”的网络效应——单点干预，多点响应。
培训重点调整：传统人文素养培训常聚焦于“沟通技巧”或“共情训练”的泛化培训。网络分析结果提示培训应优先强化“尊重与连接”和“敏锐倾听”，并关注“情绪控制”作为核心节点的作用，而非对所有能力“平均用力”。
精准培训设计：基于网络结构的培训设计应围绕“尊重与连接”和“敏锐倾听”这两个双重功能节点展开，通过体验式学习（如角色扮演中强化尊重行为）、反思性实践（如倾听日志）和情境模拟训练（如高压力场景中的情绪控制练习）提升这些枢纽能力，并利用网络的级联效应带动其他能力的自然提升。
4.3 研究优势与局限性
优势：样本量大（3030例），覆盖中国不同地区五所三甲医院；首次将网络分析应用于护士人文素养研究；识别了兼具核心和桥接能力的双重功能节点。
局限性：横断面设计不能确定能力间的因果关系；便利抽样可能引入选择偏倚；网络结构的稳定性需在独立样本中验证。
4.4 未来研究方向
开展纵向研究验证网络结构的稳定性；设计针对“尊重与连接”和“敏锐倾听”的干预方案，验证通过强化这两个双重功能节点是否确实能带动整体人文素养网络的改善；探索网络结构在不同科室、不同职称护士群体中的差异。
本研究通过对3030名临床护士的横断面调查，运用高斯图模型网络分析方法，探索了人文素养能力集群的网络结构。主要结论如下：
核心能力排序：网络中预期影响值最高的前三位能力依次为“尊重与连接”（5.96）、“敏锐倾听”（5.86）和“情绪控制”（5.71），构成人文素养网络的三个核心枢纽。
桥接能力排序：桥接预期影响值最高的能力为“敏锐倾听”（0.58）和“尊重与连接”（0.49），这两个能力在网络中连接着不同能力维度，扮演着“跨维度桥梁”的角色。
双重功能节点：“尊重与连接”和“敏锐倾听”同时兼具核心能力和桥接能力的双重功能。聚焦这两个能力的干预可能产生“牵一发而动全身”的网络效应——既通过核心枢纽带动整个网络的级联改善，又通过桥接功能防止不同能力维度的脱节，投入产出比最高。
临床实践启示：护理管理者和教育者应基于网络分析结果实施精准干预，将“尊重与连接”和“敏锐倾听”作为培训的核心靶点，通过体验式学习（如角色扮演中强化尊重行为）、反思性实践（如倾听日志）和情境模拟训练（如高压力场景中的情绪控制练习），以这两个双重功能节点为核心设计人文素养培训体系，利用级联效应带动整体人文素养的提升。
1.1 为什么选这个主题？
背景阅读： 阅读关于人文素养、护理能力、网络分析等文献。您会发现：
护士的人文素养很重要（沟通、共情、关怀），但之前的研究都是“各看各的”——有人研究沟通，有人研究情绪智力，有人研究关怀行为；
但这些能力实际上是“互相影响”的——情绪控制不好的人，可能听不进去患者的话；听不进去，就做不到尊重和连接；
网络分析就是用来研究“谁影响谁、谁连接谁”的工具；
如果知道哪个能力是“枢纽”，就可以集中资源干预这个能力，让它带动其他能力的提升。
这就是研究空白： 没人用网络分析把人文素养的各个能力放在一起看过，不知道哪些是枢纽、哪些是桥梁。
小白提示： 这类研究的核心是 “能力关系地图”——不是看“哪个能力得分高”，而是看“哪个能力在网络中最枢纽、最能把大家串起来”。这比传统“得分高低”的研究更能指导精准干预。
1.2 明确研究目的
确定目标：
绘制中国临床护士人文素养能力的网络结构。
识别网络中的核心能力（预期影响值最高）。
识别网络中的桥接能力（桥接预期影响值最高）。
识别兼具核心和桥梁功能的“双重功能节点”。
2.1 选择研究类型
分析性横断面设计 + 网络分析：
在单一时间点通过问卷收集数据。
特点： 网络分析本身就是横断面方法，不需要纵向数据；但不能确定能力间的因果关系。
2.2 确定研究对象
人群： 中国不同地区五所三级甲等医院的临床护士。
抽样方法： 分层整群抽样——先按地区分层，再整群抽取医院内的护士。
样本量： 3030人。网络分析通常要求样本量至少为节点数的3-5倍（本研究中节点为能力条目），3030人远超要求。
2.3 定义变量
网络分析的变量是“节点”—— 本研究每个节点是人文素养的一个具体能力条目，来自三个维度：临床沟通技能、情绪智力、关怀行为。每个护士对每个条目的评分就是这个节点的“测量值”。
2.4 分析框架
描述性统计 → 2. 网络估计（高斯图模型） → 3. 核心能力识别（预期影响值） → 4. 桥接能力识别（桥接预期影响值） → 5. 稳定性检验
3.1 问卷发放
操作： 在五所三甲医院，向临床护士发放问卷。包括：临床沟通技能量表、情绪智力量表、关怀行为量表。3030名护士完成调查。分层整群抽样覆盖不同地区，增强样本代表性。
3.2 数据清洗
剔除填写不完整、明显乱填的问卷。
计算各能力条目的得分。
最终有效样本3030人。
4.1 描述性统计分析
目的： 描述样本特征和各能力得分的分布情况。
方法： 连续变量报告均值±标准差；分类变量报告频数和百分比。
4.2 高斯图模型——网络估计（核心方法一）
定义： 高斯图模型是网络分析中最常用的估计方法之一。它将每个能力条目视为一个节点，将节点之间的偏相关系数视为边。偏相关系数是在控制所有其他节点后，两个节点之间独一无二的关联——比普通相关更“纯粹”。
为什么用偏相关而不是普通相关？
普通相关可能产生“虚假关联”——A和B相关是因为它们都跟C有关。偏相关控制所有其他节点后，看A和B之间独特的关联，更真实。
本研究的应用： 估计所有人文素养能力条目之间的偏相关网络。
4.3 正则化（EBICglasso）
定义： 节点数量多时（如几十个能力条目），可能的边非常多。如果不加处理，网络会极其密集，难以解读。EBICglasso自动把弱偏相关系数“压缩”为0，只保留最强的关联，形成清晰可读的稀疏网络。
本研究的应用： 生成清晰的人文素养能力网络图。
4.4 预期影响值——识别核心能力（核心方法二）
定义： 预期影响值是一个节点的“总关联能力”——它等于该节点与所有其他节点之间边权的绝对值之和。预期影响值越高，该节点在网络中越“核心”，就像一个城市的“交通枢纽”——连接最多、最关键的线路。在网络分析中，“强度中心性”（Strength）和“预期影响值”（Expected Influence）是两个常用的核心指标。当网络中存在负边时，预期影响值比强度中心性更稳健（因为它允许正负边相互抵消而非简单相加绝对值），因此推荐在边权有正有负时使用。
本研究的应用：
“尊重与连接”：预期影响值=5.96（排名第一）
“敏锐倾听”：预期影响值=5.86（排名第二）
“情绪控制”：预期影响值=5.71（排名第三）
小白理解： 预期影响值告诉你“谁是交通枢纽”——值越高，这个能力被干预后能影响的范围越大。
4.5 桥接预期影响值——识别桥接能力（核心方法三）
定义： 桥接预期影响值衡量一个节点在不同维度（如“沟通技能维度”和“情绪智力维度”）之间的连接强度。桥接强度越高，该节点越像一个“跨维度桥梁”——它把不同的能力维度连接在一起，使干预的效果能够从一个维度“溢出”到另一个维度。
桥接节点 vs 核心节点的区别：
核心节点（高预期影响值）： 在网络中连接最多、最强，是整个网络的“交通枢纽”。
桥接节点（高桥接预期影响值）： 不是连接最多，而是连接不同维度/集群之间的关键通道——即使它的总连接数不算最大，但它一旦断裂，整个网络的跨维度传播就被切断了。
本研究的应用：
“敏锐倾听”：桥接预期影响值=0.58（排名第一）
“尊重与连接”：桥接预期影响值=0.49（排名第二）
小白理解： 核心节点是“市中心交通枢纽”，桥接节点是“连接两个城区的跨江大桥”——桥断了，两个城区就断了联系。
4.6 “双重功能节点”（本研究的最大亮点）
定义： 当一个能力同时具备“高预期影响值”（核心枢纽）和“高桥接预期影响值”（跨维度桥梁）时，它就是“双重功能节点”。聚焦于这个能力的干预，可以同时产生“枢纽效应”（带动整个网络）和“桥梁效应”（防止不同维度脱节），投入产出比最高。
本研究的应用： “尊重与连接”和“敏锐倾听”兼具核心和桥接双重功能。
小白理解： 这两个能力既是“市中心”又是“跨江大桥”——干预它们，既能影响整个网络，又能让不同维度之间的连接保持畅通，一举两得。
4.7 网络稳定性检验
定义： 通过Bootstrap重抽样评估网络结构和中心性指标的稳定性。CS系数（中心性稳定性系数）>0.5表示中心性指标稳定可靠。
本研究的应用： 验证网络结构的稳健性，确保结论不因样本波动而改变。
5.1 主要统计结果
核心能力前三： 尊重与连接（5.96）、敏锐倾听（5.86）、情绪控制（5.71）
桥接能力前二： 敏锐倾听（0.58）、尊重与连接（0.49）
双重功能节点： 尊重与连接、敏锐倾听
5.2 统计显著性的判断规则
网络中的边权： 无P值，由EBICglasso估计产生
预期影响值和桥接预期影响值： 通过Bootstrap评估稳定性，CS系数>0.5表示可靠
5.3 临床/教育意义
精准干预： 与其对所有能力“平均用力”，不如集中资源强化“尊重与连接”和“敏锐倾听”这两个双重功能节点。
级联效应： 强化这两个枢纽能力，可能通过网络的级联效应带动其他能力的自然提升。
6.1 讨论框架（5段式）
总结：核心能力（尊重与连接、敏锐倾听、情绪控制）；桥接能力（敏锐倾听、尊重与连接）；双重功能节点（尊重与连接、敏锐倾听）。
与文献比较：首次用网络分析探索护士人文素养的能力结构。
机制：情绪控制→敏锐倾听→尊重与连接→关怀行为，形成正向循环。
实践意义：精准干预靶点、级联效应、培训重点调整。
局限与未来：横断面不能定因果；需纵向验证和干预研究。
6.2 结论
“‘尊重与连接’和‘敏锐倾听’兼具核心能力和桥接能力的双重功能。护理管理者和教育者可通过实施有针对性的干预措施，在提升护士整体人文素养方面发挥关键作用。”
7.1 撰写报告
标题建议： “临床护士人文素养能力集群的网络分析：一项多中心横断面研究”
方法关键点：
报告网络估计方法（高斯图模型）及参数设置。
报告中心性指标的稳定性检验结果（CS系数）。
报告桥接节点的识别方法。
7.2 投稿前自查清单
是否报告了网络估计方法（高斯图模型）及参数设置？
是否报告了中心性指标的稳定性检验结果（CS系数）？
是否报告了桥接节点的识别方法？
是否报告了“双重功能节点”的识别依据？
7.3 推荐期刊
Journal of Advanced Nursing
International Journal of Nursing Studies
Nurse Education Today
Journal of Clinical Nursing
中华护理杂志
1.1 分析性横断面设计
定义： 横断面研究是指在特定时间点上，对样本群体进行数据收集，以评估不同变量间的关系。本研究采用分析性横断面设计，在中国不同地区五所三级甲等医院中，通过问卷同时收集护士的沟通技能、情绪智力和关怀行为数据。这里的“分析性”意味着研究不仅描述现状，更侧重探索各能力之间的结构性关系。
特点：
现状描述： 适合描述各能力的得分分布。
关系探索： 网络分析通过对各能力条目之间偏相关系数的估计，回答“这些能力是如何相互关联的”这一结构性问题。
横断面的局限： 网络中的边是偏相关系数，不代表因果关系，结论需谨慎解读。
本研究的应用： 在单一时间点收集3030名护士的能力数据，通过网络分析揭示能力之间的关联结构。
1.2 分层整群抽样
定义： 分层整群抽样是一种多阶段抽样方法——先按地理区域分层（如华北、华东、华南、西部等），确保不同地区的护士均有代表性；然后在各层内整群抽取（即整家医院的护士全部纳入），而不是在每层内随机抽取个体。这种方法在降低抽样成本的同时，保证了样本的地域多样性，但也意味着样本不能完全代表全国所有护士。
本研究的应用： 在中国不同地区五所三甲医院中纳入3030名护士。
2.1 人文素养能力条目（网络分析的节点）
定义： 本研究中的每个“节点”是人文素养的一个具体能力条目，来自三个维度——临床沟通技能、情绪智力和关怀行为。每个护士对每个条目进行评分，评分越高表示该能力越强。
为什么用“条目”而非“维度总分”作为节点？
网络分析追求的是“细粒度”的结构。如果用维度总分作为节点（仅3个节点），网络只有3个节点，无法看到具体能力之间的复杂关联。用条目作为节点，能揭示“尊重患者”和“敏锐倾听”之间是否有独特关联，而这种关联在用维度总分时会被掩盖。
本研究的应用： 每个能力条目是一个节点，所有条目共同构成人文素养能力网络。
2.2 网络分析中的“节点”与传统统计中的“变量”
定义： 传统统计（如回归、相关）中，“变量”是独立的观测指标，分析目标是“变量之间的关系”。网络分析中，“节点”是网络的基本元素，分析目标是“节点之间的关联结构”。
核心区别：
传统统计（变量中心）： 看“A与B是否相关”、“A是否预测B”。
网络分析（节点中心）： 看“所有节点如何组织成一个整体结构”——谁连接最多（核心节点）、谁连接不同群体（桥接节点）。
本研究的应用： 不关心“沟通技能和情绪智力是否相关”，而关心“在整个人文素养网络中，哪个能力处于枢纽位置、哪个能力是跨维度桥梁”。
3.1 高斯图模型（网络估计的核心方法）
定义： 高斯图模型是网络分析中最常用的估计方法之一。它将每个变量视为一个节点，将变量之间的偏相关系数视为边，构建一个加权无向网络。
偏相关系数（Partial Correlation Coefficient）： 偏相关系数测量的是在控制所有其他节点后，两个节点之间仍然存在的独特关联。如果A和B的偏相关系数为正，意味着在固定其他所有能力不变的情况下，A能力得分高的人B能力得分也倾向于高——这两个能力有“一对一的独特共生关系”。
偏相关 vs 普通相关的区别：
普通相关（Pearson r）： 可能产生“虚假关联”——A和B相关是因为它们都跟C有关（比如“敏锐倾听”和“情绪控制”相关，可能只是因为它们都跟“年龄”有关）。
偏相关： 控制所有其他节点后，看A和B之间独一无二的关联——更纯粹、更真实。
3.2 正则化（EBICglasso）
定义： 网络估计中，节点数量多时（如几十个能力条目），可能的边数量庞大。如果不加处理，所有微弱关联都被保留，网络会极其密集、杂乱无章，无法解读。EBICglasso通过L1正则化，自动把弱偏相关系数“压缩”为0，只保留最强的关联，形成稀疏网络。
通俗理解： 就像地图简化——只保留主要道路，删掉小路，地图更清晰可用。
本研究的应用： 生成清晰的人文素养能力网络图。
3.3 预期影响值——识别核心能力
定义： 预期影响值是一个节点的“总关联能力”——它等于该节点与所有其他节点之间边权（偏相关系数）的代数和（允许正负边相互抵消）。
预期影响值 vs 强度中心性的区别：
强度中心性： 边权绝对值之和。无论正负，关联越强，值越大。
预期影响值： 边权代数和。正边（两个能力相互促进）增加值，负边（两个能力相互抑制）减少值。
为什么用预期影响值而不用强度中心性？
当网络中同时存在正负边时，强度中心性会“惩罚”负边（把负边也加到总和里），而预期影响值允许正负边抵消。如果网络的边主要是正的，两者差别不大；本研究中网络边以正为主，因此预期影响值和强度中心性趋近，预期影响值可作为核心程度指标。
本研究的应用：
“尊重与连接”：预期影响值=5.96（排名第一）
“敏锐倾听”：预期影响值=5.86（排名第二）
“情绪控制”：预期影响值=5.71（排名第三）
小白理解： 预期影响值告诉你“谁是交通枢纽”——值越高，这个能力被干预后能影响的范围越大。
3.4 桥接预期影响值——识别桥接能力
定义： 桥接预期影响值衡量一个节点在不同维度（如“沟通技能维度”和“情绪智力维度”）之间的连接强度。它基于节点在不同维度集群间的边权计算——桥接强度越高，该节点越像一个“跨维度桥梁”。
桥接节点 vs 核心节点的区别：
核心节点（高预期影响值）： 在网络中连接最多、最强，是整个网络的“交通枢纽”。
桥接节点（高桥接预期影响值）： 不是连接最多，而是连接不同维度/集群之间的关键通道——即使它的总连接数不算最大，但它一旦“断裂”，整个网络的跨维度传播就被切断。
本研究的应用：
“敏锐倾听”：桥接预期影响值=0.58（排名第一）
“尊重与连接”：桥接预期影响值=0.49（排名第二）
小白理解： 核心节点是“市中心”，桥接节点是“跨江大桥”——桥断了，两个城区就断了联系。
3.5 “双重功能节点”——本研究的最大亮点
定义： 当一个能力同时具备“高预期影响值”（核心枢纽）和“高桥接预期影响值”（跨维度桥梁）时，它就是“双重功能节点”。
双重功能节点的网络效应机制： 聚焦于双重功能节点的干预，可以同时产生两种效应——“枢纽效应”指核心能力被强化后，通过其密集的边连接将效应传播到整个网络，带动其他能力的自然提升；“桥梁效应”指桥接能力被强化后，不同能力维度之间的信息流通增强，防止各维度之间出现“脱节”。两种效应叠加，投入产出比高于仅针对单一类型节点的干预。
本研究的应用： “尊重与连接”和“敏锐倾听”兼具核心和桥接双重功能。
小白理解： 这两个能力既是“市中心”又是“跨江大桥”——干预它们，既能影响整个网络，又能让不同维度之间的连接保持畅通，一举两得。
3.6 网络稳定性检验（CS系数）
定义： 通过Bootstrap重抽样评估网络结构和中心性指标的稳定性。CS系数（中心性稳定性系数）反映了中心性指标对样本变化的稳健性——如果从数据中随机减少一部分样本后重新计算，中心性排名变化不大，说明指标稳定。CS系数>0.5表示稳定可靠。
本研究的应用： 验证网络结构的稳健性，确保“尊重与连接”和“敏锐倾听”是核心节点这一结论不因样本波动而改变。
4.1 主要统计结果
核心能力前三： 尊重与连接（预期影响值=5.96）、敏锐倾听（5.86）、情绪控制（5.71）
桥接能力前二： 敏锐倾听（桥接预期影响值=0.58）、尊重与连接（0.49）
双重功能节点： 尊重与连接、敏锐倾听
4.2 临床/教育意义
精准干预： 与其对所有能力“平均用力”，不如集中资源强化“尊重与连接”和“敏锐倾听”这两个双重功能节点。
级联效应： 强化这两个枢纽能力，可能通过网络的级联效应带动其他能力的自然提升。
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