企業(yè)職員工作倦怠的人群分布特征及對健康的影響.pdf

1、目的:(1)了解企業(yè)職員工作倦怠狀況。(2)比較不同社會人口學特征企業(yè)職員工作倦怠的差異,了解企業(yè)職員工作倦怠的人群分布特征,發(fā)現(xiàn)重點干預人群。(3)用健康相關生命質(zhì)量的評價方法對企業(yè)職員健康狀況進行評價,了解企業(yè)職員的健康狀況,并與美國居民生命質(zhì)量常模和四川省城市居民生命質(zhì)量常模進行比較。(4)采用典型相關和層次多元回歸等統(tǒng)計分析方法,分析工作倦怠與健康相關生命質(zhì)量之間的關系,了解工作倦怠對企業(yè)職員健康狀況的影響。 方法:(1

2、)采用整群隨機抽樣的方法,抽取河南省三個國有企業(yè)的全部1894名職員進行自填式問卷調(diào)查。問卷內(nèi)容包括:人口學特征、經(jīng)濟收入情況,Maslach工作倦怠量表通用版(Maslach Burnout Inventory-General Survey)和SF-36健康量表(The MedicalOutcome Study36-item short form health survey)。(2)用MBI-GS工作倦怠量表通用版評價企業(yè)職員工作倦怠

3、狀況,并分析其人群分布特征。翻譯英文版MBI-GS工作倦怠量表通用版,進行小范圍試測,用修訂后的中文版問卷進行調(diào)查。采用z檢驗和單因素方差分析(one-way ANOVA)分析不同性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、職稱、家庭人均月收入、工種等個體特征企業(yè)職員在MBI-GS工作倦怠量表通用版各維度得分的差別是否具有統(tǒng)計學意義。(3)用SF-36健康量表評價企業(yè)職員的健康狀況。在SF-36健康量表的各維度中,如果某維度半數(shù)及以下條目缺失,則用

4、未缺失條目的平均分代替缺失條目分,否則該維度分數(shù)值為缺失。采用效應量和z檢驗,比較企業(yè)職員生命質(zhì)量調(diào)查結(jié)果與美國居民生命質(zhì)量常模和四川省城市居民生命質(zhì)量常模結(jié)果。(4)采用典型相關和層次多元回歸等統(tǒng)計學方法對工作倦怠和生命質(zhì)量之間關系進行分析。
　　結(jié)果:企業(yè)職員的工作倦怠與性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、職稱、家庭人均月收入及所從事的工種有關。除一般健康狀況外,企業(yè)職員生命質(zhì)量其他七個維度、兩個綜合測量得分與美國居民生命質(zhì)量常模

5、的七個維度、兩個綜合測量得分差異效應量均小于0.5;企業(yè)職員的一般健康狀況得分低于美國居民生命質(zhì)量常模結(jié)果(P<0.01)。除軀體疼痛和一般健康狀況外,企業(yè)職員生命質(zhì)量其他六個維度得分與四川省城市居民生命質(zhì)量常模得分差異效應量均小于0.5;男性企業(yè)職員及16~39歲女性企業(yè)職員的軀體疼痛得分低于四川省城市居民生命質(zhì)量常模結(jié)果(P<0.01)。倦怠水平越高,生命質(zhì)量八個維度及兩個綜合測量得分越低。情緒耗竭與心理內(nèi)容綜合測量呈負相關。生理內(nèi)

6、容綜合測量的預測變量為年齡、工種為一線技術人員、情緒耗竭和專業(yè)低效能感,標準化偏回歸系數(shù)分別為-0.119,-0.093,-0.274和-0.062(P<0.01)。年齡、工種為一線技術人員、情緒耗竭和專業(yè)低效能感均為生理內(nèi)容綜合測量的反向預測變量。心理內(nèi)容綜合測量的預測變量有情緒耗竭、消極怠慢和專業(yè)低效能感,標準化偏回歸系數(shù)分別為-0.525,-0.106和-0.178(P<0.01),且均為反向預測變量。對兩個綜合測量預測能力最強的

7、變量均為情緒耗竭。
　　結(jié)論:年齡和工種是工作倦怠的重要影響變量。年輕職員和一線技術人員是工作倦怠的易感人群。企業(yè)職員生命質(zhì)量調(diào)查結(jié)果與美國居民生命質(zhì)量常模及四川省城市居民生命質(zhì)量常模均較為一致,但企業(yè)職員對自身健康狀況評價較美國居民低,且企業(yè)職員在生理上受疼痛影響強于一般人群。工作倦怠對企業(yè)職員健康影響較大,是企業(yè)職員生命質(zhì)量的重要危險因素,尤其對心理健康影響較大。企業(yè)應采取完善各種娛樂設施、廣泛開展心理咨詢、構(gòu)建高效組織結(jié)構(gòu)等