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人格特质对韩国医学生学业倦怠的影响
文章历史：2017年1月8日收录
2017年3月25日修订
2017年3月27日接收
2017年4月27日在线提供
关键词：学业倦怠 韩国医科学生 潜在的剖析分析 性格和特征
摘要
背景:以往的研究表明，人格特质在学业倦怠中起着重要的作用。本研究旨在探讨在医学院竞争激烈的环境下，用Cloninger的气质和性格量表调查学生学业倦怠情况。
方法:184名韩国医学生参与调查。Cloninger的气质和性格量表调查是在学期开始前后进行的，而Maslach的职业倦怠量表则是在学期结束时进行的。采用相关分析和逐步回归分析的方法解释人格特质与学业倦怠的关系。此外，本研究还采用了潜伏期人格特征分析和人格特征分析来区分和解释潜伏期学业倦怠亚组间人格特征的差异。
结论:医学生学习倦怠的亚量表具有较高的气质伤害回避、较低的自我定向和性格合作倾向。高、中、低潜在倦怠亚组的气质和性格量表人格特征有显著差异。结论:人格因素可能是医学教育倦怠水平的重要因素。探讨了性格维度在调节气质特质对学业倦怠影响方面的重要性，为今后的研究奠定基础。
- 介绍
医学专业学生比其他专业学生有更多的与各种压力源相关的心理问题，80%的压力源与医学院竞争环境下的学业压力有关。
当学生长时间处于学业压力下时，他们往往会表现出抑郁、焦虑、攻击性或愤怒，这是由于沮丧、疲惫、疲劳、无助和愤世嫉俗的态度所导致的身心倦怠的影响。
最早提出倦怠概念的Freudenberger认识到人格的重要性。 一般来说，高倦怠综合症患者的特点是内向、敏感、对他人感同身受、高度依赖他人的情感和认可、过分认同他人。 Maslach职业倦怠量表的Maslach和Jackson还强调了人格的重要性，即内在特征和社会支持等人际特征比身体和环境因素更重要。
雅各布斯和多德以大学生为例，强调了消极气质对学业倦怠的影响。 也就是一些人会有疲劳的症状，但是，在同样高压力的环境下，其他人表现出了对它的恢复力。 因此，需要研究的是人格变量，而不是预测倦怠的外部环境。 利用外向性、经验开放性和神经质对职业倦怠与人格特质之间的关联研究较多，但对职业倦怠与学业倦怠之间的因果关系研究较少。
此外，Cloninger的生物-心理-社会人格模型对学业压力或学业倦怠的预防或干预研究较少，主要关注人格变化或人格发展的可能性。 与其他类型不同的是，气质与性格量表(TCI)是一种性格评估，它测量的是气质维度，通过对自我概念的深入了解，确定对涉及无意识过程的外部刺激的自动反应，以及影响个人和社会有效性的性格维度。气质维度由探求新奇性(NS)、躲避伤害性(HA)、奖赏依赖性(RD)和坚持有恒性(PS)组成。 NS是对新奇的刺激有冲动反应及避免挫折的倾向，而HA则是对令人厌恶的刺激表现出抑制反应的倾向。 RD是对有利信号的积极反应倾向，PS是在沮丧和疲劳时仍然能够坚持的特性。 性格维度包括自我定向性(SD)、合作性(CO)和自我超越性(ST)。 SD指个体能控制，调整自己的行为，以使个人行为选择符合具体情境，并与目标保持一致，CO指接受别人的能力，个体认为自己是人类或者社会的一个主要部分，是来衡量与认同他人、自我中心及敌意行为有关的人格特征，ST指把主体与客体看作是一个统一体，自我与周围环境的界限变得十分模糊，个体成为整体的一部分，并指出所有的事物都是相互依存的整体。已有多项研究探讨了TCI特征与职业倦怠的关系。 HA与倦怠呈正相关，负的是SD和CO。 此外，NS与职业倦怠呈正相关，PS与职业倦怠负相关。 也有报道称，那些PS和HA值高的人非常容易倦怠。
以往的研究虽然揭示了人格特质与倦怠之间的相关关系，但关于心理因素对其恢复力、预防和治疗的影响的研究并不令人满意。
由于性格发展对某些精神障碍或心理负担的情绪易感性具有干预作用，因此学业倦怠等相关心理问题可以提前预防。 一些研究人员使用TCI和一个幸福辅导项目来调查心理弹性和倦怠的治疗，并在此基础上提高幸福感，但这并不建议用于医学教育。医学专业学生的心理和情感健康以及未来医患关系的质量都受到学业压力和职业倦怠的反复影响。 因此，我们研究了气质和性格维度对韩国医科学生学业倦怠的影响，包括情绪衰竭、愤世嫉俗和无效。 采用回归分析和潜在轮廓分析(LPA)，探讨了人格特质与学业倦怠之间的可能因果关系。 本研究将有效的为以人为本的医学教育干预倦怠提供理论依据。
2. 材料
2.1 参与者和过程
本研究共招募釜山市区韩国医学院184名学生，178名学生(男90名，女88名)完成了Cloninger的TCI量表和Maslachensp;职业倦怠量表ensp;(MBI-SS)。本研究经相关机构的机构审查委员会(KMEDIRB2013-01)批准，所有参与者均签署了本研究的知情同意书。 在学期初测量气质和性格特征，在期末考试前后学业压力和倦怠程度最高的时候测量倦怠程度。
2.2 方法
2.2.1 MBI-SS
采用Schaufeli等人为大学生设计的MBI-SS量表对大学生的职业倦怠进行测量。
MBI-SS以7分制李克特量表(从不(0)到每天(6))15个项目测量倦怠的三个维度。 情绪耗竭(5项)和愤世嫉俗(4项)分量表反映的是学校本身的超脱感和距离感，而效能(6项)分量表则与学业成就的社会和非社会方面有关，指的是个体对在学校继续有效的期望。在本研究中，通过Maslachensp;和Jackson开发的原始MBI一致的反向编码，将疗效评分转化为无效子量表。完全倦怠是情绪耗竭、愤世嫉俗和无效的三个子量表的总和。 总倦怠、疲劳、愤世嫉俗、无效的Cronbach量表的ensp;alphas值分别为0.875、0.931、0.908、0.852。
2.2.2 Cloninger的TCI量表
Cloninger的TCI量表包括气质和性格两个相互关联的领域。 气质特征反映了人们对涉及无意识理性过程的情感刺激的自动反应中的偏见，而性格特征则反映了一个人的目标、价值观和人际关系背后的高级认知功能的差异。
气质维度包括NS(探索性兴奋性、冲动性、铺张浪费和无序性)、HA(预期性焦虑、对不确定性的恐惧、与陌生人相处时的害羞和疲劳性)、RD(多形性、开放性、依恋和依赖性)和PS(渴望、工作经验丰富、野心和完美主义)。性格维度由SD(具有目的性、责任感、足智多谋和自我接受的特征)、CO(共情、乐于助人、仁慈和宽容)和ST(思考、理想主义、精神和超个人主义)组成。 韩文版的TCI修订版(ensp;TCI-RS)是一份140个项目的自我报告问卷，要求个人用5分制对每个项目打分(0ensp;=完全不是，4ensp;=非常正确)。NS、HA、RD、PS、SD、CO、ST的内部一致性分别为0.83、0.86、0.81、0.82、0.87、0.76、0.90。
2.3 统计分析
年龄、TCI、MBI-SS分量表在性别差异上采用t检验，在教育程度、在校年限上采用卡方检验。 采用Pearson相关分析建立TCI分量表与MBI-SS之间的关系。 采用多元逐步回归分析方法，寻找MBI-SS各分量表的人格特征。
首先引入年龄和性别(模型1)，然后加入7个TCI子量表作为最终模型(模型2)，纳入模型的纳入标准为pensp;lt;ensp;0.05，与f统计量相关。
采用LPA法，采用MPlusensp;5.21ensp;(Muthenensp;amp;ensp;Muthen,ensp;Losensp;Angeles,ensp;CA,ensp;USA)探索学业倦怠的潜在亚组。
LPA是一种经验驱动的模型，它基于观察到的连续变量(如MBI-SS的3个子尺度)的相似特征，派生出隐藏的人群子群体。 与kensp;-均值聚类方法相同，潜在类的最终数量在分析之前通常不确定。 虽然在K-means聚类技术中，一个观察是若干个确定的类，但是LPA估计任何一个观察属于一个类的概率。 过对后验拟合统计量的比较来确定类的数量:通过反复添加类来估计模型，以确定哪个模型对数据的拟合最好，直到添加的类不再对模型拟合统计量产生显著的改善。
模型拟合准则为:(1)贝叶斯信息准则(BIC)和调整后的BIC越小，模型拟合效果越好; (2)Vuong-Lo-Mendell-Rubin似然差检验(VLMR)的P值越小,Lo-Mendell-Rubin似然差检验(LMR)越好，模型拟合效果越好; (3)采用熵指数检验所识别的潜在类的显著性，假设大于0.8为好。 确定潜在类群数量后，用7个人格因素进行概要分析，说明从LPA中提取的潜在亚群之间存在显著差异。
数据表示为平均值，标准差或频率表示为百分比。
所有分析均采用IBMensp;SPSS统计软件20.0对Windowsensp;(IBM,ensp;Armonk,ensp;NY,ensp;USA)和MPlusensp;5.21ensp;(Muthenensp;amp;ensp;Muthen,ensp;Losensp;Angeles,ensp;CA,ensp;USA)进行统计分析，p值分别为0.05、0.01和0.001。
3. 结果
参与者的人口统计特征如表1所示。
男女受试者年龄(tensp;=ensp;3.626,ensp;pensp;lt;ensp;0.001)差异有统计学意义，但不存在学年[2ensp;(3178)=ensp;5.456,pensp;=ensp;0.141]，受教育程度[2ensp;(1178)=ensp;0.180,pensp;=ensp;0.671]。
TCI和MBI-SS的子量表如表2所示，除STensp;(tensp;=ensp;-ensp;2.302,ensp;pensp;lt;ensp;0.05)外，男女之间无显著性差异。
TCI子量表与MBI-SS的相关系数如表3所示。 除犬儒主义量表外，四种职业倦怠量表中有三种(疲劳、犬儒主义、无效、总职业倦怠量表)与HA得分呈显著正相关。
四种职业倦怠量表与SD评分均呈负相关。 RD、PS与无效感量表呈负相关，CO与犬儒主义、总倦怠量表呈负相关。 NS和ST与所有MBI-SS分量表均无显著相关。
为了进一步分析人格特质对学业倦怠的影响，采用逐步回归分析。
模型1ensp;(step1)中引入性别、学年等人口统计学变量，模型2ensp;(step2)中加入TCI的全部7个人格变量。表4为性别、学年后的完整模型，纳入TCI的全部7个人格特征。)
我们发现，性别和学年并不能解释任何职业倦怠量表。 无效和倦怠总分与SD呈负相关; 也就是说，那些更有目标、更负责任的人会感觉更有效率，也更少倦怠。
情绪耗竭量表与HA呈正相关; 也就是说，那些更害怕和害羞的人很容易在情感上感到疲惫。 在犬儒主义方面，CO与NS分别表现出负相关和正相关; 这意味着更少的同理心和更冲动的人倾向于表达愤世嫉俗的态度。
LPA将三个潜在学业倦怠亚组作为最佳解决方案(表5)，图1为三个高、中、低潜在学业倦怠亚组的BMI-SS亚量表得分。 考虑到BIC和校正后的BIC越小，VLMR和LMR的p值越小，熵越大，三潜子群模型(3类解)对数据的拟合明显好于两类解，而不差于四类解。
采用人格特征分析方法，对三个潜在职业倦怠亚组的人格特征进行了分析，发现其人格特征在三个潜在的学业倦怠组之间存在显著性差异。三个潜在倦怠亚组的TCI七项人格特征为非平坦性(温室效应校正,dfensp;=ensp;4.158,ensp;Fensp;=ensp;139.768,ensp;pensp;lt;ensp;0.001)，三组间的交互作用在并行性上存在显著性差异(温室效应校正,dfensp;=ensp;8.316,ensp;Fensp;=ensp;2.307,ensp;pensp;=ensp;0.018)。
4. 讨论
本研究旨在探讨人格特质对韩国医学生学业倦怠的影响。 为此，我们测量了Cloninger的TCI来评估气质以及学期初的性格方面以及学期末的倦怠症状的BMI-SS。
气质域的HA和NS为易感性因素，性格域的SD和CO为学业倦怠的保护因素。 此外，还确定了三个潜在职业倦怠亚组，三个潜在职业倦怠亚组的人格特征存在显著差异。
在韩国，NS和HA气质水平较低，SD和CO水平高于同期人群。 此外，ST的男女差异在东方国家较为普遍(表2)。 韩国医学院学生的这些性格特征表明，他们是独立的、可靠的、努力工作的人，有同情心，心地善良。
然而,这项研究还透露,即使学生健康人格特征可能倾向于倦怠症状时暴露在具有挑战性和竞争性医学院在很长一段时间,特别是在更高的NS和HA在气质和性格维度降低SD和CO(表4和图2)。
因此，有必要在医学院校对学生进行气质和性格维度的筛选，并提供以人为本的预防方案，以提高自我意识和反思能力，帮助与同事沟通技巧。
这将实现一个更成熟、更健康的医学院环境，对学业压力具有抗压能力，保持较高的学业效能。
研究发现，无论性别和年龄，SD和CO得分越低，HA和NS得分越高，学业倦怠程度越高。 在MBI-SS亚量表中，SD越低，预测无效，衰竭程度越高，HA越高。
此外，愤世嫉俗的特点是较高的NS和较低的CO的结合。这些关于总倦怠的发现与之前的研究一致，低的SD和CO和较高的HA分数与人格障碍和其他精神障碍有关。
高HA的人往往表现出悲观，容易疲劳和恐惧或焦虑，导致情绪和身体的疲惫。 此外，低CO的学生对他人会表现出敌意、偏见和机会主义的态度，他们在医学院很难与他人相处。
对于那些SD低的人来说，要达到长期目标并表现出自我接受和有序的态度是很困难的，最终导致他们在医学院的学习效率低下。 研究发现，无论性别和年龄，SD和CO得分越低，HA和NS得分越高，学业倦怠程度越高。
在学业倦怠的亚量表中，低CO和高NS的组合预测了愤世嫉俗。 高NS的人被描述为探索性、易激动、冲动、易怒，不能忍受常规和简单的工作。
在激烈的竞争和严格的医学院环境下，学生应该表现出反思性、坚忍性、内敛性等特点，才能取得与高NS学生相反的好
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资料编号：[1044]
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