Влияние социальной поддержки на качество сна медицинского персонала, лечившего пациентов с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) в январе и феврале 2020 года в Китае

Введение: Коронавирусная болезнь 2019 года (COVID-19), ранее известная как коронавирус 2-го типа, вызывающий тяжелый острый респираторный синдром (SARS-CoV-2), и как новый коронавирус 2019 года (2019-nCoV), была впервые выявлена в декабре 2019 года в городе Ухань, Китай. Моделирование структурными уравнениями (SEM) — это метод многомерного анализа, позволяющий определить структурные связи между измеряемыми переменными. Целью этого наблюдательного исследования было с помощью SEM определить влияние социальной поддержки на качество сна и функционирование медицинских работников, лечивших пациентов с COVID-19 в январе и феврале 2020 года в Ухане, Китай. Методы: Одномесячное поперечное наблюдательное исследование включало 180 медицинских работников, лечивших пациентов с COVID-19. Уровни тревоги, самоэффективности, стресса, качества сна и социальной поддержки оценивали с помощью Шкалы самооценки тревоги (SAS), Шкалы общей самоэффективности (GSES), опросника Stanford Acute Stress Reaction (SASR), Питтсбургского индекса качества сна (PSQI) и Шкалы оценки социальной поддержки (SSRS) соответственно. Взаимосвязи между этими факторами определяли с помощью корреляционного анализа Пирсона и SEM. Результаты: Уровень социальной поддержки у медицинских работников значимо ассоциировался с самоэффективностью и качеством сна и отрицательно — со степенью тревоги и стресса. Уровень тревоги значимо ассоциировался с уровнем стресса, который отрицательно влиял на самоэффективность и качество сна. Тревога, стресс и самоэффективность были медиирующими переменными, связанными с социальной поддержкой и качеством сна. Выводы: SEM показало, что у медицинских работников в Китае, лечивших пациентов с COVID-19 в январе и феврале 2020 года, уровни тревоги, стресса и самоэффективности зависели от качества сна и социальной поддержки.