决策量和工作量时间结构作为重症监护医师疲劳与情绪的可分离相关因素:一项实时观察性研究

Decision volume and temporal workload structure as dissociable correlates of fatigue and mood in intensive care physicians: a real-time observational study

作者信息Felix Hieber, Lorenz Schiessl, Anne Herrmann, Cynthia Kohl, Moritz Lux, Sebastian Blecha, Dirk Lunz, Martin Kieninger, Christoph Eissnert, Martin G Kees, Alexander L Leibold
PMID42897566
期刊Crit Care
发布时间2026-10-17
DOI10.1186/s13054-026-06249-6

实验完整度

中

单中心实时观察38班次,结合心理量表重复评估和班后情景任务,但样本仅5名医师且无机制验证。

主要模型

五名ICU医师(两名住院医师、三名主治医师)的38个十二小时班次 班后标准化临床情景任务(每班三项二元治疗决策)

重点核对

连续实时跟随观察记录决策、中断和休息,使用数字计数器应用 心理测量量表在早晨、中午和班末三次施测(决策疲劳量表、Karolinska嗜睡量表、简版心境状态量表) 突发性指标基于144个5分钟bin的决策计数计算,按中位数分割分类班次类型 班后标准化情景任务含三项二元决策,用五点Likert量表评定反应确定性 线性混合效应模型和二项混合效应模型以医师为随机截距

摘要

背景:重症监护医师每班做出数百项决策,持续承受认知与情绪需求。决策疲劳,即随着累积决策负荷增加而倾向于选择省力选项,可能影响临床医师福祉和决策过程。然而,决策量和工作量时间结构与重症监护病房(ICU)医师班内疲劳和情绪的关联仍不清楚。本研究探讨决策量和时间聚集是否与疲劳、嗜睡、情绪及班后决策反应呈现不同关联。方法:2025年10月至12月期间,在一家德国大学医院外科ICU对五名医师(两名住院医师、三名主治医师)的38个十二小时班次(456小时)进行跟随观察。临床决策使用研究专用的、未经校验的决策严重程度评分按严重程度分类。由于招募基于可行性且仅涉及五名医师,所有分析均视为探索性和假设生成性。决策疲劳、嗜睡和情绪的心理测量评估(决策疲劳量表、Karolinska嗜睡量表、简版心境状态量表)在早晨、中午和班末进行。每班结束后,医师完成标准化情景任务,需做出三项二元治疗决策。工作量时间结构使用突发性指标量化;根据决策密度和突发性的中位数分割将班次分为四种类型(安静-平滑、安静-聚集、繁忙-平滑、繁忙-聚集)。全程使用以医师为随机截距的线性混合效应模型和二项混合效应模型。结果:在记录的17,953项决策中(中位数每班474项;范围366–589),较高的平均决策率与更高的班末决策疲劳相关:每5分钟区间增加0.5项决策对应决策疲劳评分高2.1分(95%CI 0.6至3.6)。较高的突发性与较低的情绪困扰相关,突发性增加0.10对应情绪评分低6.3分(95%CI −10.2至−2.3)。所有班次平均而言,早晨至晚上的变化在三项评分中均较小且无统计学显著性。然而,班内轨迹因班次类型而异,仅在安静-平滑班次中情绪困扰随班次增加,该差异在中午即已显现。安静-平滑班次,即客观上要求最低的班次,显示出最不利的心理测量值。班后情景任务中的反应确定性在任务中断较多的班次后较低,每增加十次中断对应确定性评分低0.29分(p=0.012),而在繁忙-聚集班次中观察到更保守情景反应的趋势(比值比2.25,p=0.555)。结论:决策量和工作量时间结构与心理测量结果呈现不同关联:较高的决策率与更大的班末决策疲劳相关,而较大的时间聚集与较低的情绪困扰相关,后者从中午起即已显现。更安静、节奏均匀的班次显示出最不利的心理测量值,提示仅减少决策量可能无法改善医师福祉;该观察需重复验证。因此缓解策略可能需要超越减少决策量,保护集中、有意义的临床活动并减少阻碍性压力源如中断。未来多中心研究应确定这些关联是否可重复,以及时间工作量结构是否与客观决策质量或患者安全结局相关。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
ICU医师在十二小时班次中做出多少临床决策、如何按类型和感知严重程度分类,以及决策量和时间工作量结构如何与班内疲劳相关心理测量评分变化及班次类型特征相关。
核心机制
累积决策量驱动疲劳更直接,而工作量时间结构(时间聚集程度)与情绪困扰相关;作者提出聚集性工作可能通过心流样状态、微恢复期或任务投入防止心智游移等非互斥机制解释,但均未直接测量。
主要证据
基于五名ICU医师38个十二小时班次的17,953项决策实时观察,混合效应模型显示平均决策率越高班末决策疲劳越高(b=4.13,p=0.010),突发性越高情绪评分越低(b=-62.61,p=0.004),安静-平滑班次情绪困扰显著高于其他类型,中断越多班后反应确定性越低(p=0.012)。
研究意义
提示缓解策略可能需超越减少决策量,保护集中有意义的临床活动并减少中断等阻碍性压力源;未来需多中心研究验证关联可重复性及时间工作量结构与客观决策质量或患者安全结局的关系。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

实时决策记录与严重程度分类

量化ICU医师每班决策数量、类型和感知严重程度,回答研究问题1。

对38个十二小时日间班次(07:00–19:00)进行跟随观察,使用数字计数器应用记录医疗决策、中断和休息;决策按研究专用决策严重程度评分(六维度三分制,总分6–18)分为小(6–8)、中(9–14)、大(15–18)。

2

班内心理测量评估

评估班内疲劳、嗜睡和情绪的变化轨迹,回答研究问题2。

在班次开始、中午和班末由医师自我施测决策疲劳量表(10条目,总分10–50)、Karolinska嗜睡量表(单条目九级)和简版心境状态量表(37条目,总分范围-24至+124)。

3

工作量指标计算与班次类型分类

量化决策密度和时间聚集结构,并据此划分班次类型,回答研究问题2和3。

在144个5分钟bin的观察窗口内计算平均决策率、突发性、中断次数和休息特征;按决策密度和突发性的样本中位数二分,将班次分为安静-平滑、安静-聚集、繁忙-平滑、繁忙-聚集四类。

4

班后标准化情景任务

探索工作量特征和班内疲劳变化是否反映在标准化情景决策中,特别是保守与积极治疗选择。

每班结束后完成标准化临床情景,需连续做出三项二元决策,并用五点Likert量表评定反应确定性;使用八个情景(每班一个),每个决策对应Ofstad等临床决策分类的第5类(治疗操作相关)。

5

混合效应模型统计分析

检验工作量指标和班次类型与心理测量结局及情景决策反应的关联。

使用以医师为随机截距的线性混合效应模型和二项(logistic)混合效应模型;工作量模型同时纳入五个预测因子;班次类型模型先未调整后调整总决策数、决策严重程度指数、中断和休息;使用Satterthwaite近似计算p值。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
计数器应用Tevfik Yucek, Mikrasyaversion 2025.4.1

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
实时决策记录与严重程度分类
观察班次数量(38个)、班次时长(十二小时,07:00–19:00)、参与医师数量(五名,两名住院医师、三名主治医师)、决策严重程度评分维度与阈值(小6–8、中9–14、大15–18)
阅读提示:Methods中'Decision recording and severity classification'小节及Table 1
班内心理测量评估
量表版本与评分范围(决策疲劳量表10–50、Karolinska嗜睡量表九级、简版心境状态量表总分-24至+124)、施测时间点(早晨、中午、班末)
阅读提示:Methods中'Psychometric assessments'小节
工作量指标与班次类型分类
突发性公式、144个5分钟bin观察窗口、中位数分割方法、四类班次定义
阅读提示:Methods中'Workload metrics and shift-type classification'小节
班后标准化情景任务
每班三项二元决策、反应确定性五点Likert量表、八个情景(每班一个,598–994词)、情景来源(三名资深ICU顾问开发)
阅读提示:Methods中'Post-shift scenario task'小节
混合效应模型统计分析
医师随机截距、五个工作量预测因子同时进入、调整协变量列表、Satterthwaite近似、p<0.05显著性阈值
阅读提示:Methods中'Statistical analysis'小节及Supplementary Table S6