感受COVID-19时代的燃烧:跨文化适应和在社区药剂师中验证阿拉伯版本的哥本哈根倦怠量表

背景

社区药剂师是一线卫生保健工作者之一，在COVID-19大流行期间勤奋工作，提供急需的服务。倦怠是这一流行病对黎巴嫩医务人员心理健康造成的不利后果之一。为了评估黎巴嫩CPs中这种综合征的程度，需要一种心理测量学上可靠和有效的工具。

目标

本研究旨在验证阿拉伯版本的哥本哈根职业倦怠量表(CBI-A)，以用于评估CPs的职业倦怠。

方法

2021年2月，在黎巴嫩CPs中进行了一项基于网络的横断面研究。数据收集使用匿名阿拉伯语自我管理问卷，其中包括社会人口特征信息，与工作相关的变量，以及测量方法:CBI，包括个人、工作相关和患者相关的倦怠维度，以及医院焦虑和抑郁量表。数据采用SPSS和Amos软件进行分析。通过探索性因子分析和验证性因子分析，探讨因子结构并测量模型拟合。Cronbach 's alpha用于评估内部一致性。评估了CBI的标准效度。多变量线性回归分析用于探索倦怠不同方面与抑郁和焦虑等心理健康结果之间的关系。

结果

CBI-A与Cronbach 's α在0.774 ~ 0.902之间具有较高的内部一致性，且具有较低的上限和下限效应(1 ~ 9%)。对于CBI-A结构效度，探索性因子分析显示有3个因子具有较好的因子负荷，解释了72.17%的方差。验证性分析支持CBI的三因子结构，基于拟合优度指标呈现良好的整体拟合。在修改指标的基础上，对模型进行了特别修改，通过允许个人倦怠域内一对项目之间存在一个协变量误差来实现令人满意的拟合。所有19个项目都保留在构造中，因为它们显示了良好的阶乘权重。CBI-A与预期方向的倦怠相关因素相关，包括广泛的工作时间、睡眠时间和工作满意度，因此，表明了该工具的标准有效性。CBI子量表也被发现与抑郁和焦虑等心理健康结果呈正相关，反过来证明了预测效度。

结论

本研究为阿拉伯语版本的CBI作为评估CPs职业倦怠的适当工具的有效性和可靠性提供了证据。这种工具可用于评估其他卫生保健工作者中的此类综合征。

职业倦怠综合症是近年来逐渐引起现代社会关注的职业问题之一[1］．它被定义为一种职业现象，与长期的工作压力有关，但没有得到成功的管理。后者可影响有关个人的健康状况或他与卫生服务的互动[2］．关于倦怠的一个众所周知的证据是，它可能发生在高风险职业中。3.］．这些高要求的工作和工作环境通常需要投入更多的情感和精神努力，并花费更多的时间来提供服务。4］．然而，这些额外的要求所面临的职业提供稀缺的机会和有限的工作保障。

不幸的是，与其他要求很高的工作类似，倦怠综合症是一种共病，影响到所有医疗保健学科，所有实践环境中的社区药房人员也不例外[5，6，7］．它通常与时间限制和性能指标有关[8］．多年来，CPs的作用已经发生了很大变化，涵盖了免疫接种和药物治疗管理等新的自主服务。然而，从以产品为基础的护理到以服务为基础的护理，这一转变为职业增加了额外的复杂性，包括管理将临床服务纳入传统配药环境的微妙平衡[9，10］．

随着COVID-19的出现，CPs的专业作用取得了很大进展，这需要适应护理模式[11］．作为最容易接触到的卫生保健专业人员，在大流行期间，CPs被认为是必不可少的一线人员。它们能够维持保健服务的连续性，并承担额外的责任，减轻其他保健服务的压力[12］．此外，CPs通过消除关于药物的谣言和错误信息泛滥，分享准确的信息，并就健康行为向患者提供建议，成为了关于COVID-19的信息中心[13］．值得注意的是，在2019冠状病毒病(COVID-19)大流行期间，人们长期渴望进一步的职业角色发展。这为CPs提供了一个机会，在医疗护理和更广泛的社区服务之间建立桥梁，这代表了一个未来有希望的领域[14］．然而，在COVID-19之后，这些强加在社区药房人员肩上的责任创造了理想的条件，使这一宝贵的人力资源在事后面临更大的倦怠风险[15］．值得注意的是，倦怠的重要性在于其对身心健康的负面影响，如心血管疾病和肥胖，以及焦虑和抑郁[16］．它还会影响CP的工作表现，降低生产力和服务质量，增加缺勤，并可能导致工作不满、低组织承诺、离职意愿和员工流失[17］．以往对药剂师的研究结果显示，除了年龄、性别、婚姻状况等个体特征外，工作量、时间压力、角色冲突、角色模糊、工作满意度、药房类型和职业倦怠水平之间也存在联系[6，7，8，9，10］．

虽然进行了几项研究，以评估医护人员中的这种综合征，但缺乏关于倦怠流行率及其相关因素的可比数据。这可能是由于综合征的不同定义和评估方法的异质性。到目前为止，大多数评估职业倦怠的研究都使用了马斯拉奇职业倦怠量表(MBI)，该量表仅在商业上可用。18，19，20.］．然而，克里斯滕森等人对这一概念进行了审查，并开发了一种名为哥本哈根倦怠量表(CBI)的新工具。该工具被翻译成八种语言，可通过三个子维度评估不同环境下的倦怠:个人倦怠(PB)、与工作相关的倦怠(WB)和与客户相关的倦怠(CB)，并在工作环境方法方面提供了更高的准确性[21，22］．CBI增加了一个与个人生活相关的职业倦怠(PB)相关的新方面，允许对个人之间的职业倦怠进行比较，而不考虑职业状况[21，23］．

黎巴嫩的情况很容易使在大流行期间在药物管理中发挥重要作用的CPs感到倦怠[24］．在保留面对面医疗咨询的时期，公众转向CPs，因为他们仍然是最容易获得面对面的初级医疗保健提供者。此外，黎巴嫩人民为应对可能发生的COVID-19感染，纷纷前往社区药房购买支持性药物和食品补充剂。与其他国家一样，黎巴嫩包括医疗用品在内的货物供应链也受到疫情的严重影响[25］．然而，尽管许多其他国家设法缓解了COVID-19的影响，但黎巴嫩迄今仍无法做到这一点，因为黎巴嫩货币价值大幅贬值，加上药品价格上涨[26］．此外，一些当地和可能可控的因素，如补贴药品走私到国外，患者和当地仓库因预期未来价格上涨而囤积药品，以及“利班银行”(BDL)延迟处理补贴的时间[27，28也是造成这场危机的原因之一。上述所有条件加上药店采取的COVID-19必要预防措施，创造了典型的条件，导致药店工作人员在事后被烧坏。然而，CPs人群的职业倦怠很少被探索。这可能是由于缺乏公认的免费有效的测量工具。因此，在黎巴嫩药剂师中调整和验证CBI具有极大的兴趣，因为它将支持CBI的使用，CBI是一种免费的用于评估医疗工作者的职业倦怠量表。

本研究旨在评估阿拉伯版本的哥本哈根倦怠量表(CBI)的心理测量特性，用于黎巴嫩CPs的倦怠评估，并探索倦怠不同方面与抑郁和焦虑等心理健康结果之间的关联。

研究设计和人群

采用非概率便利抽样技术，于2021年2月在黎巴嫩社区药剂师中开展了一项基于网络的横断面研究。潜在参与者的详细联系方式是从黎巴嫩药剂师协会(OPL)提供的注册CPs名单中获得的。参与者通过电子方式被邀请参与在线问卷调查。该研究的链接通过电子邮件和WhatsApp与CPs共享。在最初的联系和链接共享两周后，向之前招募的CPs发送了提醒。

所有在黎巴嫩社区药房工作、能够上网并愿意为研究做出贡献的CPs，无论性别(男性、女性)或身份(所有者、经理或药剂师)，都有资格参与。然而，退休的CPs、临床药剂师、调查时不在国内的人、培训生、药学专业学生或其他药房工作人员(营养师……)以及实际上没有执业的人被排除在研究之外。此外，患有精神或心理疾病的儿童也被排除在外。

所有方法都遵循相关指南和规定进行。该研究是自愿参与的，惩教署并没有就他们的参与给予报酬。所有信息都是匿名收集并保密处理的。该调查的所有问题都没有询问可能以任何方式伤害受访者的信息。以电子形式获得知情同意。

样本量计算

CBI量表由19个项目组成。正如Comrey和Lee所建议的[29]，进行验证性因素分析所需的最小样本量为190，基于每个项目10名参与者。但为了增加研究的幂，减少抽样误差，增加研究幂，将计算出的样本量乘以2.03倍进行粗略估计，最终样本量为387人。

仪表

在药剂师中验证阿拉伯语版本的CBI

我们的主要目标是在社区药剂师中验证CBI。阿拉伯语/英语版本经过改编，包括三个主要领域，19个项目，涵盖个人倦怠、工作倦怠和与客户相关的倦怠。A-CBI心理测量特性的验证包括以下工作步骤。

Forward-backward翻译

CBI的19项原始版本[21由两名蒙面认证双语译者从黎巴嫩一所大学的英语文学系和阿拉伯文学系独立挑选出来，一丝不苟地将英语翻译成阿拉伯语。讨论了两位译者之间的不一致之处。然后，最初的翻译版本由两名以英语为母语的独立翻译人员进行回译[30.］．成立了一个专家委员会，以识别和核实语言、有问题的项目和措辞上的差异，以及CBI的歧义，以确保真实性，并就歧义术语达成共识[31］．在保留所有CBI项目方面达成了共识，这导致翻译后的CBI预最终版本在35个hcw的小样本上进行了试点。根据参与试点测试的受访者的反馈，我们进行了一些小修订，包括将令人困惑的措辞改为外行语言，以解决可能具有误导性的项目和含糊不清的术语。

可靠性

内部一致性可靠性CBI的可靠性是使用内部一致性来评估的，内部一致性着眼于仪器上单个项目得分的一致性，带有子量表。内部一致性可靠性使用Cronbach 's alpha (α≥0.70为满意)[32］．值得注意的是，群体可变性、项目数量、工具的难度级别和样本量都可能影响Cronbach的alpha值。

两次试验法的可靠性对于测试-重测信度，测量从一次使用一种仪器到另一次使用的分数之间的相关性，22名CPs被要求在近3周后第二次填写问卷，第一次测试和重测之间的持续时间旨在避免由记忆偏差造成的人为信度。在样本量要求方面，当alpha和power分别固定在0.05和小于80%时，最小样本量22被认为是足够的。由于测试-重测可靠性通常在初始试点研究期间进行，因此通常需要较小的样本量。采用Pearson相关((Pearson’sr)，其中其值≥0.70被认为满足判定复验与初始研究之间的相关性。

有效性

表面有效性和内容有效性

为了评估人脸效度，使用了两个独立的李克特量表来评估清晰度和理解力。前者用5分制进行评估，范围从1到5(例如，1代表完全不理解，5代表容易理解)。面效度指标为上述指标的平均值。然后将结果转换为0(完全不清楚或不全面)到1(清楚或可以理解)之间的值。在本研究中，面部效度指数高于80%被认为是令人满意的(附加文件1:附录S2) [33］．

在内容效度方面，采用定性和定量相结合的方法，对所收集样本中每一项内容的必要性进行评估。由心理学家(1名)、流行病学家(2名)、社区药剂师(2名)和职业健康专家(1名)组成的专家小组被要求审查潜在的量表项目，并验证这些项目作为构建(倦怠)指标的适当性。对项目方面的评估，包括清晰性、相关性、适用性、全面性和易于理解的程度，使用Lawshe [34]使用5点李克特量表，从1到5不等(例如1:不清楚到5:非常清楚)。对于定性评价，一些项目用其他更简单的案文代替。

在定量评价方面，我们同时估计了内容效度指数(CVI)和内容效度比(CVR)。为了获得每个项目的相关性和清晰度的内容效度指数，项目效度指数(I-CVIs)估计如下:判断项目相关或清晰(评级为3或4)的人数除以小组成员的人数。在相关性方面，量表水平的内容效度指数(S-CVI)通过估计[相关比例评分/(专家人数)的和]来确定。

计算项目CVR时，使用以下公式:CVR = (不−N/ 2) / (N/ 2) (34］

在这个比例中，不有多少专家(内容专家)认为这个项目是“必要的”N是小组成员的总数。所有项目的平均CVR计算总体CVR。对于内容效度良好的量表，建议由i - cvi为0.78或更高，S-CVI为0.8和0.9 [35］．

地板和天花板效果

通过计算bottom (Floor)效应和roof (Ceiling)效应，还评估了量表项目以确定问卷的敏感性。天花板和地板效果是根据受访者获得的最低或最高分数的百分比来计算的。超过15%的最低楼面和最高楼面影响被认为是重大的[36］．

结构和因子效度

利用探索性因子分析模型对A-CBI问卷的域结构进行定义和评估，以评估析因效度。

因子分析前进行Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)检验和Bartlett检验。抽样充分性的KMO测量值和大于0.6的值(一般值)说明进行因子分析的适当性[37，38］．采用巴特利特球度检验检验相关矩阵的同一性，显著值证实因子分析满意[38］．

我们将原始样本分成两个随机样本，其中包含大约一半的参与者，一个用于探索性分析，第二个用于验证性分析。为了确定原始CBI(包括19个项目)对黎巴嫩CPs是否可靠有效，并确定CBI维度，第一个样本(N= 190)，进行主成分分析，并用Varimax旋转法进行因子分析。根据Kaiser的准则(特征值> 1)，对scree plot进行图形化分析，并解释总方差(至少大于50%)，选择每个模型中纳入的域，决定模型中包含的因素数量。然后，我们进行了并行分析(PA)，以确定从因子分析中保留的成分或因素的数量[39］．为了评价CBI的内部一致性，计算了Cronbach 's alpha信度系数。

此外，使用IBM AMOS 24.0进行验证性因子分析(CFA)。本文采用以下拟合指标及其拟合优度的分界点来评估问卷的建构效度。结构模型在以下情况下被认为与数据拟合良好:(1)采用近似均方根误差(RMSEA < 0.08)、标准化均方根残差(SRMR < 0.08)和拟合优度指数(GFI)测量的绝对拟合良好，可接受程度超过0.9 [40］．(2)采用比较拟合指数(CFI)、塔克-刘易斯指数(TLI)和归一拟合指数(NFI)计算的增量拟合良好，预期均大于0.9 [41，42(3)最后，通过卡方值/自由度(Chisq/df)，数目应少于5 [43］．因子负荷值为0.3及以上被认为是项目与因子之间的显著关系。在拟合不佳的情况下，重新规范是根据CBI的理论基础、修改指数的检查和标准化残差来指导的，以确保实质性的合理性和提高模型的拟合优度[44］．允许自由估计协方差。在修改后的模型中，交叉加载在两个或多个因素上的项目将被删除[44］．

效标效度

通过测试CBI与其他倦怠相关因素之间的相关性来评估CBI项目的标准效度;工作时间长、睡眠障碍和工作满意度。理想工作满意度与高倦怠水平呈负相关，过度工作量、睡眠障碍与高倦怠水平呈正相关。

预测效度

CBI与倦怠可能导致的相关心理健康结果之间的相关性为焦虑和抑郁。

调查问卷的发展

使用谷歌表格，用阿拉伯语和英语编写了一份在线匿名自我管理问卷。问卷的完成大约需要9-12分钟。它主要包括封闭式问题，包括四个部分:(a)社会人口特征;(b) CP生活方式;(c)职业因素;(d)测量。第一部分收集了参与者的社会人口学数据，包括性别、年龄、婚姻状况、概况、教育程度、居住地和健康状况。它还包括关于医疗病史、与参与者生活在一起的人的健康状况以及家中是否有老人或受抚养的孩子的问题。第二部分涵盖了CP的生活方式主题，参与者被问及他们的睡眠模式，他们的身体活动，以及他们的烟酒消费。第三部分封闭职业因素与COVID-19暴露。CPs被问及是否在一线工作，处理COVID-19患者，长时间工作，以及他们的工作满意度。 In terms of exposure to COVID-19, CPs were asked if they have been tested for COVID-9, been diagnosed as COVID-19 case, had a family member relative or colleague infected by COVID-19. Each of these variables was answered on a yes or no basis. The fourth section consisted of two scales to objectively assess anxiety and depression, and burnout among the CPs.

1. 1.

   医院焦虑抑郁量表(HADS)

HADS是一份包含14个项目的问卷，是一种常用的自我评定量表，专为焦虑和抑郁障碍设计。它由两个评估焦虑(7项)和抑郁(7项)的子量表组成，这些子量表采用李克特式4分制(从0到3)[45］．每个子量表的分数是通过相应项目的总和计算出来的，每个子量表的最高分数为21分。0-7分被认为是正常，8-10分被认为是边缘性病例，11-21分被认为是情绪障碍或病理(焦虑或抑郁)。在这项研究中，我们使用了阿拉伯版本的HADS，该HADS已在沙特阿拉伯等几个阿拉伯国家得到验证[46]、科威特[47]，以及阿拉伯联合酋长国[48]在紧急护理初级护理环境和。总体而言，它在不同群体和一般人群中表现出令人满意的心理测量特性。本研究HADS的信度为0.814。

1. 2.

   阿拉伯语版的哥本哈根倦怠量表A-CBI

本研究使用19项CBI版本来评估个人相关(6项)、工作相关(7项)和客户相关(6项)的倦怠[21］．CBI的问题与其他主题的问题混合在一起，以避免千篇一律的回答模式。CPs被要求评估他们感到疲惫的频率。评分基于李克特五分制。每个项目的得分从0到100(0 =从不，25 =很少，0 =有时，75 =经常，100 =总是)。值得注意的是，有些问题是用另一种五点李克特量表来回答的(非常高、很高、有点、低、非常低)。每个量表计算平均项目得分。

统计分析

在excel电子表格上生成的数据转移到IBM SPSS®软件(社会科学统计包)24.0版本进行分析。鉴于所有问题的回答都是强制性的，因此不存在可以替代的缺失数据。描述性分析中，分类变量使用频率和百分比，定量变量使用均值和标准差。通过计算小于1[的偏度值和峰度值，证实了CBI量表项的正态分布。49］．下限和上限效应被描述为一个百分比。信度和效度使用上述适当的测试进行评估。学生的T两组间均数比较采用-test，三组及以上比较采用单因素方差方差分析，检验方差齐性后再进行方差分析。皮尔逊相关性应用于使用分数与倦怠子量表的联系。所有显示a的变量p双变量分析中-value < 0.2作为自变量纳入多变量分析。在检查多重共线性的缺失后，使用逐步方法进行了四次回归，以确定每个CBI量表的相关性。p< 0.05为有统计学意义。

参与者的基线信息

在参与这项研究的387名儿童监护人中，超过一半为女性(53.7%)、已婚(60.5%)及居住在市区(65.9%)。研究样本的平均年龄为45岁(SD= 11.0)，年龄从25岁到71岁不等。在受教育程度及专业经验方面，55.8%的受访惩教主任拥有药学学士学位，43.2%的惩教主任拥有丰富的实践经验(10年以上)。大多数CPs(59.9%)在黎巴嫩山区省的药店每周工作超过40小时。其中四分之三以上的人健康状况良好。在生活条件方面，超过50%的患者家中有儿童、老人或患有合并症的家庭成员与他们同住(59.4%)。约四分之一的受访者报告了此前感染COVID-19的历史。对调查社区药剂师的基线特征的详细描述在附加文件中提出1:附录S1。

量表描述

CBI项目和分表的描述性统计数据见表1．CBI项目的描述性统计显示，由于偏度和峰度在>|1|的临界值和样本量大于300的可接受水平内，因此没有实质性违反CFA所要求的正态条件。每个比额表的每个项目的平均分和标准偏差都加以说明，比额表作为一个整体衡量阿拉伯文版本。没有报告丢失的值。所有维度的底部和天花板效应值均较低(< 15%)。

表面有效性

在面孔效度方面，普遍效度为88.53%，清晰度为85.96%，理解度为91.11%。每个子量表和问题的进一步分析在附加文件中显示1:附录S1。上述值表明有足够的表面有效性。

内容效度

从整体上定量测量内容效度指标和与量表的比值;S-CVI [0.87;范围(0.72 ~ 0.96)]，CVR [0.82;范围(0.71-0.98)]结果令人满意。

建构效度

因子分析

KMO检验结果(KMO = 0.883)令人满意，表明抽样良好，Bartlett检验极显著(p< 0.001)。因子分析的结果是，使用Varimax旋转，项目收敛于特征值大于1.0的三个因子的解，对碎石图的检查表明，三个因子的解是最可解释的解。值得注意的是，解释的总方差为72.17%。平行分析(PA)也告诉我们有三个因素超过了PA标准，这也解释了81%的总方差。这两种分析在每个所选项目的较高因子系数方面得出了相同的结果。根据Varimax旋转矩阵，这四个因素中各19个项目的载荷见表2．每个因素的项目与原始量表中的项目相似。结果第一个因子(7个项)为“工作倦怠”，占方差的33.34%，特征值为6.34。第二个因素被称为“与客户相关的倦怠”，包括6个项目。它对总方差的贡献率为23.54%，特征值为3.044。这些项目描述了引发CPs倦怠的与患者相关的项目。因子3为“个人倦怠”，共6项，对总方差的贡献率为15.28%，特征值为1.8412)．

量表的信度和CBI子量表之间的相互相关性

阿拉伯版本的CBI分表的可靠性和统计摘要载于表中3.．在这个CPs样本中，整体倦怠的平均值为65.34 (SD= 17.39)，而个人倦怠、与工作相关的倦怠和客户相关的倦怠量表值为67.17 (SD= 16.82)， 67.02 (SD= 14.15)， 69.38 (SD= 20.78)。所用量表均有较好的信度;CBI (α= 0.868);PB (α= 0.842);与工作有关的倦怠(α= 0.902)，以及与客户相关的倦怠(α= 0.774)。CPs揭示了类似水平的个人和工作倦怠方面。然而，客户相关的倦怠在CPs报告的其他维度的倦怠中排名第一。

验证性因素分析

对三个模型进行验证性分析。第一个模型是单因素模型被发现有一个不可接受的解，因为存在大于1.0的因素负荷和项目之间的负方差。第二个模型是探索性分析结果所对应的默认模型，与我们的数据不相符。虽然发现模型2有一个可接受的解，其拟合度略好于模型1，但不可接受的RMSEA水平提示对模型局部拟合度较差的区域进行检查。较大的修正指数、预期参数变化值和标准化残差表明，某些项目之间可能遗漏了显著的指标误差相关性。执行一个模型规范以获得更好的拟合。我们将项目调整如下:项目5“你多久感到疲惫一次?”以及个人倦怠维度的第6项:“你多久会感到虚弱和容易生病?”这被认为是令人满意的实质意义(图。1)．这导致了比默认模型更好的拟合。因此，保留模型3作为最终解。不同测量模型的拟合优度指标汇总如图所示。1．模型3数据分析的模型拟合测度如下(χ²/df= 4.46;NFI = 0.927, CFI = 0.917, GFI = 0.918, RSMR = 0.042, RMSEA = 0.041 < 0.08)，模型拟合合理(表4)．

CBI与其维度之间的相互关系

如表所示5，有统计学意义上显著的相关性，范围为r= 0.212 (p< 0.01)到r= 0.377 (pCBI各分量表间差异< 0.01)。正如预期的那样，CBI量表与其3个维度之间存在中度至高度正相关。CBI量表与客户倦怠之间的相关性最高(r= 0.719,p< 0.01)，其次是CBI和工作倦怠(r= 0.520,p< 0.01)。CB和WB分量表呈中度相关。

CBI量表与HADS抑郁和HADS焦虑的相关性

HADS焦虑量表与CBI三个维度均显著相关。PB与焦虑之间的相关性最高(r= 0.597,p< 0.01)。同样，HADS抑郁也与倦怠的各个方面显著相关，具体如下:r= 0.44,p< 0.01;depression-WB,r= 0.414,p< 0.01;depression-CB:r= 0.319,p< 0.01(表5)．

基线特征与CBI子量表的相关性

年轻(40岁以下)、在职药师的女性CPs的职业倦怠水平明显高于同行。同样，专业经验有限、工作时间长、睡眠时间不足以及对工作不满的CPs也表现出较高的倦怠水平。除了年龄与工作倦怠维度无显著相关外，这些因素也与高水平的PB、WB和CB显著相关。最大的效应量观察到年龄，婚姻状况，在家是否有一个受抚养的孩子(表6)．

倦怠与其他心理健康结果之间的关系

在倦怠维度方面，PB [β= 0.096, ci 95% (0.076-0.192)]， wb [β= 0.246, CI 95% (0.102 ~ 0.379)]， CB [β= 0.083, CI 95%(0.098 ~ 0.138)]与抑郁程度较高显著相关。同样，PB [β= 0.141, ci 95% (0.036-0.197)]， wb [β= 0.198, CI 95% (0.089 ~ 0.221)]， CB [β= 0.041, CI 95%(0.066-0.134)]与较高的焦虑水平显著相关7)．

倦怠综合征应该成为医疗保健领域关注的焦点，特别是在COVID-19的背景下，因为它会影响一线医疗工作者的身心健康。从这个角度来看，必须提供针对医务工作者群体进行充分校准的测量和诊断工具。由于CBI及其各方面在倦怠主要方面评估中的广泛使用主要基于表面效度，其结构效度的经验证据有限，因此有必要深入研究该工具的潜在结构。因此，目前的研究是第一个旨在检查阿拉伯语版CBI的有效性(潜在结构)和可靠性的全国性研究，CBI是一种免费的倦怠量表，用于评估黎巴嫩社区药房的倦怠综合征。

本研究的主要发现是CBI具有良好的心理测量特性，可用于CPs职业倦怠的评估。CBI-A具有较高的内部一致性，Cronbach’s alpha在0.774 ~ 0.902之间变化。低地板和天花板的影响也被发现。对于CBI-A结构效度，探索性因子分析显示三个因子具有较好的因子负荷，解释了72.17%的方差。验证性分析支持CBI的三因子结构，通过拟合优度指数显示出良好的整体拟合。在修正指标的基础上，采用的三因素模型允许在PB域内的一对项目之间存在一个协变量误差(PB5: How often do you feel worn ?PB6:你多久会感到虚弱和容易生病?)。所有19个项目都保留在构造中，因为它们显示了良好的阶乘权重。CBI-A在预期方向上与倦怠相关因素相关，包括长时间工作时间、睡眠时间和工作满意度，表明标准效度。CBI分量表也发现与抑郁和焦虑等心理健康结果呈正相关，表明预测效度。

至于该工具的可靠性，我们的研究结果显示CBI-A具有很高的内部一致性，Cronbach 's alpha在0.774至0.902之间变化。在不同国家和环境下进行的其他研究也报告了类似的结果，例如新西兰[50]、台湾[51]，中国[52]，西班牙[53]、葡萄牙及巴西[54］．就CBI在不同国家、不同背景和不同语言之间的内部一致性而言，这些结果的一致性和稳定性证明了这种公共领域测量的内部结构稳定性[55]，并阐明了在Kristensen等人最初提出的基础上，有机会广泛扩展其使用和在进一步环境中的适用性。

与在伊朗进行的其他研究结果相似[56]和塞尔维亚[57]，在我们的研究中也发现了低下限和上限效应(1-9%)。CBI-A人脸效度是分析仪器心理测量特性的第一步，CBI-A的所有项目都很容易被CPs理解，从人脸效度指标值可以看出，CBI-A的人脸效度都在80%以上，具有满意的人脸效度。尽管其他使用CBI评估倦怠的研究在目标人群中存在差异，但我们的结果在有效性方面与他们的发现相当[21，58］

在内容效度方面，CBI-A在根据专家建议进行细微修改后，也被认为非常满意。值得注意的是，一些参与者提到，有些项目似乎是重复的，比如“你多久感到疲劳一次?”以及“你多久会感到身体疲惫?”这可能是由于在翻译过程中遇到的挑战，试图为这些表达找到合适的和等效的术语。有些词，如“疲惫”、“身体疲惫”、“心理疲惫”和“精疲力竭”，在阿拉伯语中听起来几乎是一样的。此前在中国和塞尔维亚进行的其他研究也报告了类似的挑战[51，57］．这一发现强调了在未来的研究中考虑任何可能与倦怠表现相关的文化差异的必要性。然而，CBI-A被认为是一个适当的反应程序，根据Cook等人目前关于心理测量仪器有效性和可靠性的概念证明了其有效性，尽管存在这种效应[59］．

对于CBI-A的结构效度，EFA显示了三个具有良好因子负荷的因素，并解释了70%以上的方差。这些因素与原始仪器中的子量表完全对应，其中WB量表中的所有项目加载同一个因子(因子1)，CB量表的所有项目加载同一个因子(因子2)，PB相关的所有项目加载同一个因子(因子3)。验证性分析(CFA)支持CBI-A的三因子结构，总体拟合良好。各拟合优度指标均支持模型构建效度。由于所有19个项目都显示了良好的阶乘权重，因此所有19个项目都被保留。值得注意的是，通过在PB项中只允许一个误差协方差，引入了对模型的特别修改，以实现令人满意的拟合(PB5:您经常感到疲惫吗?PB6:你多久会感到虚弱和容易生病?)两个相邻项目的这种协方差可能源于相似的措辞，并可能导致参与者对特定情况的理解相似。值得注意的是，一些使用EFA或CFA探索CBI潜在结构的研究都没有得出决定性的结果。我们的结果与一些研究的结果一致，这些研究提供了经验证据，支持初始的三因素解决方案来拟合数据、区分CBI的三个不同领域以及这种析因结构的充分性[50，52，58，60，61］．而一些研究人员，如Javanshir等人，他们删除了一些CBI项目[56]为了获得令人满意的数据拟合，并支持CBI的三因子结构，其他科学家在类似的研究中被迫引入了特别的修改[52，58，60，61，62］．所提到的重新规范包括允许在项目对内以及维度之间存在若干误差协方差[52，58］．然而，这些修改可能会导致一些相关拟合指数的膨胀，这反过来又可能导致对工具的阶乘有效性的质疑。在我们的研究中，情况并非如此，因为同一领域的相邻项目之间只有一个协变量。

在CBI与其三个维度之间的相互关系方面，我们的研究中发现了中高水平的正相关。CBI-A与其CB子量表之间的相关性最高。鉴于客户对药品的需求增加、供应链有限、COVID-19威胁以及药房所需的预防措施，黎巴嫩CPs可以预见到这一点。所有这些因素都创造了典型的条件，让药房工作人员在事后被烧坏。

在CBI-A子量表相关性方面，WB与CB在统计学上呈中度正相关。一种可能的解释可能是，许多CPs大部分时间都在工作场所，因此要不断地与客户接触。这可能会略微扰乱参与者将客户倦怠和工作倦怠分开的感知。这些因素之间的相关性在以前的研究中很少报道。然而，在我们的研究中发现，PB和WB之间的弱相关性可以解释为不投入的CPs可能会在日常工作中感到疲惫，但在离开工作时不会感到疲惫，而不是工作狂CPs，他们可能会在日常生活中感到疲惫，但不会对工作感到厌倦。

就标准效度而言，我们的研究结果显示，在预期方向上，长时间工作、睡眠障碍和CBI分量表之间存在正相关。工作满意度与CBI项之间也存在显著的负相关，在假设的方向上证实了CBI的标准有效性。此外，在我们的研究中发现，年龄的增长是防止倦怠的一个保护性因素。使用经过调整的CBI-A评估黎巴嫩CPs人群的职业倦怠，所有方面的高度职业倦怠风险似乎随着年龄的增加而降低，年龄小于40岁的CPs在所有方面的高度职业倦怠风险最高。同样，工作经验有限的CPs的职业倦怠程度更高。这一趋势与一项在美国药剂师中进行的研究结果一致[63］．这一结果可以解释为，年长的CPs从他们的生活经验和以前遇到的压力事件中学会了如何预测、应对和准备潜在的艰难情况。因此，他们在参与工作、积极适应和情绪管理技能方面比年轻的CPs更好。在PB和CB方面也显示出性别差异。女性药剂师表现出比男性更高水平的职业倦怠的风险很高。在美国的药学实践教师中进行的一项研究也发现了类似的结果[64］．

在心理结果方面，发现抑郁和焦虑等心理健康结果与CBI分量表相关，表明CBI具有预测有效性。精疲力竭的人看起来会表现得很沮丧。65］．焦虑和抑郁的发生会对个人应对日常压力的方式产生负面影响，这可能与使用无效的策略来管理压力有关。同样，Ding等人发现情绪衰竭与焦虑症状呈正相关[66］．

最后，值得一提的是，在我们的研究中发现的PB、WB和CB量表的平均分高于之前在研究倦怠的研究中发现的平均分[67，68，69］．所有CBI分量表的高倦怠水平可能与黎巴嫩的情况有关，该国最近遭受了几次危机的打击，包括经济衰退、COVID-19大流行，以及被评为21世纪最强大的非核爆炸的贝鲁特爆炸。

综上所述，CBI-A可用于从三个维度衡量倦怠——个人倦怠、工作倦怠和客户相关倦怠。我们的验证过程证实了药师倦怠的三因素结构充分发挥作用，并得出了一个简约的仪器。

本研究也存在一定的局限性。选择偏差是可以想象的，因为我们使用了一个方便的抽样技术。后者可能会限制研究结果的普遍性。为了尽量减少这种偏差的可能影响，接下来的研究应该随机选择参与者。然而，参与者在性别、年龄和地理分布方面与黎巴嫩CPs人口具有几乎相同的特征，因此，尽管数据收集使用了非概率抽样技术，但就CPs的代表性而言，这是最佳的情景。此外，我们研究的横断面设计不允许我们推断因果关系。至于收集的自我报告类型的数据，这可能倾向于社会可取性。最后但并非最不重要的是，这项研究仅限于黎巴嫩的一组CPs，因此未来的研究应涉及其他医疗保健专业人员，以验证CBI-A的心理测量证书。最后，未来的研究需要调查其他证据来源，以进一步支持其有效性，包括CBI-A分数与其他相关后果的关系，如就业能力、离职意愿、身体疾病和医疗错误....

在当前的研究中，对新改编的CBI的心理测量评估在与患者直接接触的参与者样本上进行了测试，这些患者代表了遭受倦怠相关困难的风险特别高的CPs人群。尽管存在上述限制，但我们的研究结果支持使用cbi -一种免费的倦怠量表来评估黎巴嫩CPs的倦怠。值得一提的是，尽管CBI有8种不同语言的多种版本，并在超过15个不同的职业群体中进行了测试，但这是首次提出阿拉伯语版本的仪器并将其应用于社区药剂师样本的研究。最后，保留CBI的所有项目将允许在不同文化或背景下比较倦怠得分[52］．

尽管存在上述讨论的挑战，CBI-A是评估疲劳的最佳方法，并且不会将倦怠的经历与其他组成部分混淆，例如应对策略或综合征的后果。由于这个原因，CBI有助于识别和澄清倦怠的因果关系，更好地理解倦怠，并有助于计划干预措施，以最大限度地减少个人或职业层面上的倦怠不良后果。

本研究对现有CBI- a心理测量特性的实证证据进行了补充，并为CBI三种属性的差异性提供了证据。它也支持了CBI作者关于在任何时候独立使用任何这些子量表来评估职业倦怠的能力的见解。这对于不同的群体尤其重要，比如药剂师，不同的药剂师(CPs和临床药剂师)可能会有不同的倦怠经历，因为一些实践环境的集中可能是与工作相关的倦怠，而不是与患者相关的倦怠，反之亦然。最后，这项研究将使研究人员和统计学家能够在其他医疗保健环境中进行进一步研究，以确保对职业倦怠进行客观评估。

我们的研究显示了较高的内部一致性，每个分量表的显著因素负荷，以及较低的下限和上限效应。调整后的CBI-A三因素模型也显示出良好的结构效度，并表现出可接受的拟合数据。正如预期的那样，CBI-A维度与工作时长和睡眠障碍呈正相关，而工作满意度与CBI-A维度呈负相关。抑郁和焦虑等心理健康结果也与CBI-A结构域呈正相关。因此，阿拉伯语版的CBI是评估cp倦怠的心理测量可靠和有效的工具，因此可能是评估其他医疗工作者倦怠综合征的有用工具。

出版后，调查数据将根据合理要求提供给通讯作者。评估请求时，需要一份详细描述研究目标和统计分析计划的提案。在评估过程中可能还需要其他材料。

CBI:

哥本哈根职业倦怠量表

CBI-A:

阿拉伯语版的哥本哈根职业倦怠清单

页:

个人倦怠

白平衡:

工作倦怠

CB:

客户端倦怠

CPs:

社区药剂师

MBI:

Maslach倦怠量表

COVID-19:

冠状病毒疾病- 2019

SPSS:

社会科学统计资料包

CFA:

验证性因素分析

电弧炉:

探索性因子分析

卫生工作者:

卫生保健工作者

KMO:

Kaiser-Meyer-Olkin

我们:

美国

CVI:

内容有效性指数

表格:

内容效度

I-CVI:

效度指数

S-CVI:

量表层面的内容效度指数

有:

医院焦虑抑郁量表

RMSEA:

近似的均方根误差

SRMR:

标准化均方根残差

GFI:

拟合优度指数

CFI:

比较拟合指数

TLI:

Tucker-Lewis指数

NFI:

归一化拟合指数

Chisq /df：

卡方值/自由度

这项研究没有从公共、商业或非营利部门的资助机构获得任何特定的资助。

作者及隶属关系

1. 波尔多人口健康研究中心，法国波尔多大学，santé publique研究所，d ' épidémiologie et de développement (ISPED)

   Dalal优素福

2. 临床试验方案，公共卫生部，黎巴嫩贝鲁特

   Dalal优素福

3. 黎巴嫩大学医学院神经科学研究中心，黎巴嫩贝鲁特

   琳达Abou-Abbas

4. 流行病学监测方案，公共卫生部，黎巴嫩贝鲁特

   琳达Abou-Abbas

5. Al Zahraa医院大学医疗中心，黎巴嫩贝鲁特

   珍妮特·优素福

贡献

DY参与了研究的构思和设计，数据的收集和分析，手稿的起草和修改。LAA参与了数据分析和稿件的修改。JY参与了研究的概念化和设计，以及文章的起草和修改。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到Dalal优素福．

参与同意书

所有受试者通过谷歌表格以数字方式获得参与研究的知情同意，所有方法均遵循非临床研究的相关指南和国家规定。具体来说，在问卷调查的开始，参与者被问及是否同意参与该研究。与会者还被告知，他们的参加是自愿的，他们有权在任何时候离开而无需提供任何解释。研究参与者没有得到任何奖励。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者声明，他们没有相互竞争的利益，他们也没有已知的相互竞争的经济利益或个人关系，可能会影响本文所报道的工作。

编辑责任:Zaheer Babar，哈德斯菲尔德大学，英国。

出版商的注意

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