三种补液方式预防即发型及迟发型献血相关血管迷走神经反应的效果研究:基于群组随机试验

目的对比3种献血前补液方式对预防即发型及迟发型献血相关血管迷走神经反应(vasovagal response,VVR)的效果。方法2021年1—6月,在本中心6个固定献血点对符合献血条件,签署知情同意的6250名全血献血者,按献血点和日期分为198个群组,按随机数法随机分配到口服补液盐(ORS)组,糖水组或饮用水组,分别在献血前20 min内喝完500 mL饮用水,糖水及ORS,研究人员现场记录干预的实际完成情况,并登记现场发生的VVR及相关情况。献血后休息时,献血者完成包含社会人口学信息的电子问卷。献血后48 h,研究人员电话回访每位献血者,登记迟发型VVR及相关情况。基于意向性分析法(ITT)Logistic回归分析3组间VVR发生率差异,考虑到依从性的影响,计算干预组的平均处理效应(ATT)。用PASS 2021估算样本量,R(4.2.0)做统计分析。结果本中心固定点全血献血者在3种不同的献血前补液方式干预下,献血相关VVR的累计发生率为2.67%(2.29%~3.11%),其中,即发型和迟发型VVR的发生率分别为1.02%(0.79%~1.31%)和1.65%(1.36%~2.01%)。ITT分析仅发现ORS比水组可有效降低迟发型VVR发生率【OR=0.59,95%CI[0.37,0.94]】。ATT分析考虑了依从性的影响发现:任意两组间即发型VVR发生率差异均无统计学意义(P>0.05);糖水组对比饮用水组的迟发型VVR发生率差异无统计学意义(P>0.05)。补充ORS对比饮用水,迟发型VVR发生率平均下降值相差了-0.013,95%CI[-0.022,-0.004],补充ORS对比糖水,迟发型VVR发生率平均下降值相差了-0.008,95%CI[-0.017,-0.000],差异均有统计学意义(P<0.05)。3个组累计VVR显示了与迟发型VVR相似的结果。结论献血前补充ORS对预防迟发型VVR效果最好,下一步可建立迟发型VVR预测模型甄别易感人群,建议其献血前喝ORS,其他人群献血前可根据喜好任选液体,实现献血相关VVR的个性化防控。

基于决策树的广州地区献血人群抑郁快速筛查模型的构建研究

目的对全血献血者人群中抑郁流行病学情况进行调查并作相关因素分析,在此基础上构建快速有效的献血者人群抑郁筛查模型。方法2020年5~8月,在本中心各街头献血点捐献全血的献血者共计13015名,指导其完成包含社会人口学信息及抑郁筛查量表(PHQ-9)的匿名电子问卷调查,PHQ-9量表评分10分及以上判定为筛查抑郁。用SPSS 26.0做Logistic回归分析抑郁相关因素并建立2级决策树,父节点/子节点中的最小样本数为30/10,进行10折交叉验证,剪枝PHQ-9的题项,形成献血者抑郁的快速筛查模型。结果13015名街头全血献血者中,364(2.80%)人的PHQ-9得分≥10分。年龄18~29岁(P<0.05)、未婚(P<0.05)、家庭人均年收入低于5万元的献血者(P<0.05)更易出现抑郁。决策树分析发现,81.96%PHQ-9得分“<10分”及3.85%“≥10分”的献血者被包含在PHQ-9的第6、2和4题项形成的两个终端节点中。由此3个题项构建出一个快速筛查模型,经10倍交叉法验证,该模型的误判率仅为1.70%。结论广州地区全血献血者人群中基于PHQ-9筛查的抑郁率为2.80%(95%CI:2.52%~3.09%),献血次数与初筛抑郁不相关。基于PHQ-9的第6、2和4题项可建立1个快速准确的献血者抑郁快速筛查模型。

HCG在输卵管妊娠诊断与监测中的临床意义

异位妊娠（ectopicpregnancy，EP）指受精卵着床于正常子宫体腔以外的任何部位，其中以输卵管妊娠（tubalpregnancg，TP）最为常见，占95％以上，英国最近报道达98％以上。其他有卵巢妊娠、腹腔妊娠、残角子宫妊娠、阔韧带妊娠、宫颈妊娠，甚至阴道妊娠者，均较少见。该病发病率近30年在英国增加了3倍以上；在美国增加了6倍，现在100人次妊娠中大约2例为EP。

健康检查原因延缓捐献机采血小板献血者召回的影响因素分析

目的分析广州地区基于健康检查原因延缓捐献机采血小板的献血者的人群特征及召回的影响因素,为制定科学合理的招募策略提供依据。方法收集2022年1月1日—6月30日广州血液中心的机采血小板延缓献血者共5960例,随访跟踪截止2023年8月31日其后续献血行为,分析被阻止献血的原因,并采用Logistic回归分析性别、年龄、献血次数、被阻止时长对召回的影响。结果延缓献血者5960例中永久不宜献血者164例(2.75%),最常见的延缓原因是过敏;暂缓献血者5796例(97.25%),最常见的原因是血常规异常。暂缓献血者召回的相关因素分析发现,男性献血者比女性[OR=1.16,95%CI(1.01,1.34)],26~35岁[OR=1.65,95%CI(1.41,1.92)]、36~45岁[OR=1.90,95%CI(1.55,2.31)]及46~60岁献血者[OR=2.63,95%CI(1.96,3.53)]对比18~25岁献血者,被阻止时间14 d以内[OR=4.22,95%CI(2.73,6.52)]及被阻止时间15~89 d[OR=5.24,95%CI(3.42,8.03)]对比被阻止时间≥90 d的献血者,重复献血者对比初次献血者[OR=6.78,95%CI(5.62,8.19)]召回率高,差异有统计学意义。结论为提高机采血小板延缓献血者的召回率,我们应该重点关注年轻献血者、初次献血者的宣教,同时也可以考虑在献血被阻止献血期满后通过短信或者电话的方式对献血者进行主动召回。

广州地区实施献血者归队效果评估

目的对广州血液中心实施《反应性献血者屏蔽与归队指南(第二版)》的全过程进行分析,为完善指南提供参考。方法电话及短信通知2012年1月—2016年6月期间在本中心献血后,检测结果符合《反应性献血者屏蔽与归队指南(第二版)》中参加归队检测要求的献血者8 451名参加归队检测,对响应者进行包括HBsAg、抗-HCV、抗-HIVAgAb、抗-TP以及NAT的归队检测。采用多因素Logistic回归分析法分析参加归队检测及归队后再次献血的影响因素。配对t检验比较部分献血者归队前后的平均献血间隔期差异。结果 8 451名献血者中有7 918名收到归队建议的通知,其中2 972名献血者参与归队检测,响应率37.54%。献血者参加归队检测的血液检测结果总合格率为69.01%。机采献血者参加归队检测的意愿是全血献血者的1.506倍(OR 95%CI:1.270—1.786,P<0.05),固定献血者参加归队检测的意愿是固定献血者的1.721倍(OR 95%CI:1.545—1.916,P<0.05),大学以上教育程度的献血者参加归队检测的意愿是大学以下教育程度献血者的1.201倍(OR 95%CI:1.080—1.335,P<0.05)。2012—2014年归队献血者1 420名,机采献血者,固定献血者及高年龄组献血者归队后再次献血(截止到2016年12月统计)的意愿相对其相应对照组高,分别为:2.753倍(OR 95%CI:1.924—3.939,P<0.05);1.358倍(OR 95%CI:1.083—1.704,P<0.05);2.040倍(OR 95%CI:1.398—2.977,P<0.05)。755名献血者归队后献血间隔期比此前献血间隔期平均延迟83.68 d(t=-3.284,P<0.05)。结论献血检测结果假反应性的经历对献血者心理造成了一定的负面影响,《指南》还应加入专业的心理干预方面的内容;有条件的地方,应同时开展确诊实验,以减少对献血者的困扰;应通过更细致的服务促进假反应性献血者参加归队检测及再次献血。

初次全血献血者再次献血影响因素研究

目的研究影响初次全血献血者再次献血的影响因素.方法以2016年1月~2016年12月首次在广州血液中心参加无偿献全血且接受了电话回访的初次献血者66976名,完全随机抽样法抽取2214名献血者,自中心采供血信息管理系统调取相关社会学信息,献血者服务中心对首次献血者的电话回访记录调取回访信息.卡方检验筛选出的对初次全血献血者再次献血的影响有统计学意义的因素,纳入运用多因素Logistic回归分析法进一步分析.结果2214名初次献血者中,卡方检验显示对初次全血献血者是否再次献血有统计学差异的因素是性别、献血类型、献血量和有无献血反应.纳入多因素logistic回归分析后显示,无献血反应(OR=1.753,OR95%CI:1.100~2.794,P=0.018)的初次献血者再次献血可能性较大,男性(OR=0.681,OR95%CI:0.539~0.859,P=0.01),街头献血者(OR=0.641 OR95%CI:0.509~0.808,P<0.001)和200 mL献血量(OR=0.641 OR95%CI:0.509~0.808,P<0.001)的初次献血者再次献血意愿的可能性减少,差异有统计学意义.结论是否有献血反应、献血量、性别及献血类型是首次献血献血者再次献血的影响因素.有献血反应,献血量200 mL,男性,街头的初次献血者更容易流失.

献血者行为特征及影响因素的探索性因子分析

目的了解无偿献血奉献奖献血者这一特殊群体的行为特征及影响因素。方法通过文献检索法及半结构访谈法构建调查问卷,确定了27个与影响因素和行为特征相关的条目,采用Likert 5级量表分别按等级赋值1—5分。于2017年1月—2018年6月,对通过本中心申报,获得2015—2016年广东省无偿献血奉献奖及2014—2015年全国无偿献血奉献奖的献血者展开完全随机的问卷调查。运用主成分分析法提取因子。结果总问卷Cronbach＇sα系数为0. 787。无偿献血奉献奖献血者行为特征及影响因素可用7个因子解释：献血服务满意度、无偿献血政策、献血的益处、亲密关系者支持、无偿献血宣传、面对献血阻力的态度、献血相关知识,其平均得分分别为3. 92、2. 24、4. 42、3. 57、3. 27、4. 37和3. 12。结论无偿献血奉献奖获得者献血目的更倾向自身内在动机;做好献血服务,保护好献血者的内在动机和爱心,是最重要的保留和维护措施。

固定献血者活动对广州地区固定献血者保留的效果分析

目的分析广州血液中心固定献血者活动对街头固定献血者的保留效果。方法 2015年10月—2017年9月,对收到活动邀请广州血液中心登记在册的街头固定献血者67 233人统计分析其后续献血情况,结合广州血液中心信息系统的献血者性别年龄等人口学信息,以收到活动邀请后献血为有效保留组,未献血为对照组,进行Logistic回归分析,固定献血者活动对街头固定献血者的保留效果及活动后再次献血的相关因素。结果 67 233位固定献血者中,受邀参与活动组的固定献血者有效保留率(献血组人数/总人数)高于受邀但未参加活动组[OR=2.752,95%CI(2.334,3.245)],其中25—34岁[OR=1.412,95%CI(1.120,1.779)],35—44岁年龄段[OR=2.326,95%CI(1.805,2.998)],既往献血次数10次以下[OR=9.309,95%CI(7.690,11.268)]的街头固定献血者,在收到活动邀请后更倾向于再次献血。结论广州血液中心固定献血者活动显著提高街头固定献血者的有效保留率。针对既往献血≥10次,18—24/45岁及以上街头固定献血者,需要进一步探索更有效的激励方法。

2014-2018年广州市全血献血者数据分析

目的:分析广州市2014-2018年全血献血者的年龄分布特点和献血量变化情况,探讨全血献血者宣传招募与保留的策略,为进一步加强无偿献血招募工作提供科学依据。方法:从广州血液中心采供血管理系统中获得2014-2018年全血献血者的全数据,分年度统计全血献血者人数、年龄分布、献血量和献血次数。结果:2014-2018年,18~25岁献血人数最高,占当年总献血人数45%~49%,其次分别为26~35岁、36~45岁、46~55岁;2014-2018年,18~25岁、46~55岁及56~60岁献血人数逐年递增,26~35岁及36~45岁献血人数逐年下降。2014-2018年,总献血人数先升后降,年度献血1次的献血者相对占比逐年下降,献血2次的献血者占比逐年增长,3次献血者占比变化不大;献血1次人数占比(87.49%)最高,其次分别为献血2次献血者(12.50%)及3次献血者(0.01%)。2014-2018年,2 U(400 mL)献血者占比最大,其次是1 U(200 mL)和1.5 U(300 mL);2 U献血者比例在2014-2017年由65.88%逐年增长到72.45%,2018年下降至69.89%;1 U献血者比例在2014-2017年由24.12%逐年减少到17.56%,2018年上升至19.83%;2014-2018年,1.5 U献血者占比在9.99%~11.99%波动,变化不大。结论:广州地区的全血献血者队伍总体呈平稳增长趋势,根据献血者的年龄分布应针对年轻人特别制订无偿献血的宣传和招募策略。

固定献血者演化影响因素的初步研究

目的基于回顾性分析,探索影响献血者演化为固定献血者的因素,为进一步深入研究提供线索。方法对2016年1—12月在本中心参加街头无偿献全血的献血者,根据其截至到2018年6月31日的献血行为划分献血者属性,分为献血1、2、3次后不再献血组及固定献血者组。对4组献血者的社会学资料、采血资料和血液检测结果及献血间隔期进行数据可视化及统计学分析。结果 4组献血者献血者年龄高斯密度图分布模式相近。4组献血者首次献血类型率比较,P>0. 05。4组献血按性别、教育程度及首次献血容量进行率的比较,χ2分别为71. 904,4 024,1 340. 4,P<0. 05。4组献血者同1个献血间隔期的均值依次缩短;与自身对照,高次数献血间隔期比低次数献血间隔期均值均在缩短,但献血3次后不再献血组第2个献血间隔期比第1个献血间隔期均值延长。4组献血者末次检测结果不合格率基本上依次降低(χ2=71. 904,P<0. 05)。结论献血者年龄、首次献血类型均未显示与献血者向固定献血者演化有相关性;献血者性别、教育程度、首次献血容量及献血者献血间隔的变化,均显示与献血者向固定献血者演化有相关性;以上线索的值得进一步探索更明确的因果关系。

影响初次机采血小板献血者成为定期献血者的相关因素

目的分析影响广州地区2018年初次机采血小板捐献者成为定期献血者的相关因素,为机采血小板献血者的保留提供支持和参考。方法收集广州地区2018年初次献机采血小板的4361名献血者的年龄、性别、初次捐献治疗量、初次献机采血小板时间、二次献机采血小板时间等资料,采用Logistic回归分析法分析影响初次机采血小板献血者成为定期献血者的相关因素。结果影响初次机采血小板献血者成为定期献血者的因素中,1个月内再次捐献机采血小板者成为定期献血者是未捐献者的5.569倍(OR 95%CI:4.748~6.533,P<0.05),45~60岁年龄组初次机采血小板献血者成为定期献血者是18~24岁年龄组的1.857倍(OR 95%CI:1.413~2.441,P<0.05);初次捐献2个单位治疗量的献血者成为定期献血者是初次捐献1个单位治疗量的献血者1.695倍(OR 95%CI:1.486~1.933,P<0.05)。结论初次机采血小板献血者是否成为定期献血者与其是否在1个月内再次捐献、年龄和初次捐献治疗量均有关,促进初次机采血小板献血者在1个月内再次捐献,其转化为定期献血者的可能性更大。

重复献血者间隔期影响因素的纵向研究

目的使用纵向研究的设计和分析技术,探讨全血重复献血者间隔期的影响因素。方法本研究采用线性混合效应模型(linear mixed effect model,LMEM)对广州血液中心40 876名在2017年间第二次献全血的献血者截止2019年12月30日的献全血行为进行了跟踪,以经Cox-Box变换后的献血者间隔天数为结局变量,测量其每次献全血时相关的影响因素的变化并建模分析。结果随着献血间隔期序列号的增加,献血者平均献血间隔期呈现缩短趋势,每增加一个献血间隔期,减少-0.002 6个Cox-Box变换后的献血者间隔天数单位(T=-11.47,P<0.000 1),且献血间隔期序列号与其他变量存在广泛的交互效应(P值均<0.05)。在控制了其他变量后,与18—25岁组相比,25—35岁组、35—45岁组及>45岁组献血者献血间隔期均所有延长(参数估计值均为正值,P值均<0.000 1)。考虑年龄组与献血间隔期序列号的交互作用后,其变化方向发生改变,各年龄组与参考年龄组对比,随着献血间隔期序列号的增加,献血间隔期呈现下降趋势(参数估计值均为负值,P值均<0.05)。个人自愿组与团体自愿组对比,其献血间隔期呈现增加趋势(T=3.68,P<0.05)。汉族组与其他民族组对比,其献血间隔期呈现增加趋势(T=3.85,P<0.05),但加入献血间隔期序号的交互作用后,变化反向改变(T=-2.41,P<0.05)。献血400 mL献血者,与较低献血量献血者对比,献血间隔期减少-0.000 7个Cox-Box变换后的献血者间隔天数单位(T=-3.61,P<0.05),考虑了其他因素的交互作用后(个人自愿×400 mL;献血间隔期序号×献血400 mL),变化方向没有改变,减少速率有所变化,其中以个人自愿×400 mL组减少速率最大(参数估计值为-0.002 09)。但献血次数多的献血者,个人自愿者组献血间隔期更短(T=-2.83,P<0.05)。结论随着献血次数的增加,平均献血间隔呈缩短趋势。应做好低年龄组、其他民族组的关爱工作,促进他们保持以较短间隔期重复献血;做好转化团体自愿献血者为个人自愿献血者的相关工作,可能有利于缩短献血者间隔期。

基于ROC曲线调整献血者ALT阈值的探索性研究

目的核酸检测条件下,基于ROC曲线对献血者ALT检测阈值进行研究,为相关政策提供参考。方法采用卡方检验分析2013年8月1日—2016年12月31日广州血液中心共1018931人次(来源于928495名献血者)献血标本中ALT和HBV/HCV NAT检测结果的相关性。以ALT值为测试变量,HBV/HCV NAT结果为状态变量绘制ROC曲线,计算约登指数获得ALT最佳阈值。随机抽样ALT值介于现有阈值与ROC曲线所得最佳阈值之间的200名ALT单项阳性献血者,半年后随访,检测其ALT、全项血清学ELISA及HBV/HCV/HIV NAT。结果8593人次ALT阳性献血标本中,8251人次(96.02%)为ALT单项阳性。ALT阳性与ALT非阳性标本的NAT单项阳性检出率无差异(P>0.05)。ROC曲线的AUC为0.61(P<0.05),约登指数最大值对应ALT阈值为89.5 U/L。半年后随机随访的200名ALT检测值介于(50—89.5)U/L的献血者,无1例HBsAg,抗-HCV,HBV DNA或HCV RNA呈阳性。结论现有检测条件下,建议适当上调献血者ALT检测阈值上限以保障血液安全性的同时减少血液的浪费。

近10年中国大陆献血者HTLV感染情况的meta分析

目的通过meta分析获得中国大陆HTLV感染率概况,为相关政策提供参考。方法检索截止至2021年4月15日CNKI,万方和Pubmed的关于中国大陆献血者HTLV感染率的文献。按纳入标准和排除标准进行筛选后得到近10年文献,用R3.3进行meta分析。结果纳入文献共69篇,包含了24个省级行政区,总样本量7435501例,HTLV阳性献血者共535例,其中491例集中来源于福建,广东,浙江3省,44例献血者散布于其他12个省级行政区。Meta分析发现福建,广东和浙江3省献血者HTLV合并感染率分别为3.25/10000(95%CI 1.91/10000~4.58/10000),0.13/10000(95%CI 0.09/10000~0.17/10000)和0.33/10000(95%CI 0.06/10000~0.61/10000)。亚组分析显示样本搜集于2015年12月后福建献血者HTLV合并感染率较2015年12月以前降低。结论HTLV在中国大陆献血者中感染流行率低,且主要集中分布于福建,广东和浙江3省。自2015年12月献血者HTLV筛查在全国血站推广以来,检测样本量大大增加,但福建献血者HTLV-1感染率较以往并无增加。

1年20次以上血小板献血者血小板计数波动情况分析

目的探索1年20次以上机采血小板献血者血小板计数波动情况。方法选择首次且1年20次以上血小板献血者311例为研究对象,重复测量方差分析1~20次献血血小板计数波动情况及其影响因素。按不同治疗量分组单因素方差分析献血者血小板计数波动情况。结果2017—2018年广州血液中心首次献机采血小板且1年内献血小板20次以上献血者共311例,配对t检验第20次比首次献血前血小板计数显著增加(P<0.05);多重比较第15~20次比首次献血前血小板计数出现了有统计学意义的增加(P<0.05);多因素方差分析发现献血小板治疗量对血小板计数波动的影响有统计学意义;按是否每次均献2 U分组方差分析,发现每次均献2 U献血者第16~19次均比首次献血前血小板计数明显增加(P<0.05)。结论不少于2周间隔期献血小板20次以内献血者,引入年龄、性别及献血治疗量因素,血小板计数在正常范围内波动。

运用倾向评分匹配法对不同动机初次献血者后续献血行为的调查分析

目的了解应急动机初次献血者后续献血行为,为应急条件下献血者个性化保留策略提供参考。方法以汶川地震(2008年5月12日)为界,2008年4月17日-5月11日(对照组)及2008年5月13-20日(应急动机组)广州血液中心街头初次全血献血者为研究对象,以logistic回归模型计算倾向评分值,最邻近匹配法,匹配标准("卡钳值")0.02,精确配对优先,配对比例1∶1,倾向评分法匹配2组性别年龄后,SPSS 24卡方检验对比2组献血者截止至2019年9月5日的再次献血率及再次献血次数构成。结果经倾向评分匹配性别年龄,得到应急动机组及对照组共4 997对精确匹配献血者,卡方检验发现应急动机组献血者后续再次献血人数1 270人(25.42%)较对照组少(P<0.05)。2组后续再次献血1次,2-3次,>3次献血者人数构成比无统计学差异(P>0.05)。结论应急动机对献血行为的影响持续性较短,其关键保留截点在于初次献血到第2次献血期间。采供血机构需要特别针对该部分初次献血者给予比日常初次献血者更加积极的保留措施,以将其转化为日常献血者,从而增加稳定的血液供应。

个性化专属纪念品招募方式效果分析和研究

目的分析广州血液中心以“生日献血纪念章”(下称生日纪念章)个性化专属纪念品对献血者的招募保留效果进行分析和研究。方法2017年—2019年期间,广州血液中心生日当天献血者共11790名,每半年生日当天献血的献血者人数,绘制折线图,分析2018年7月起“生日纪念章”活动前后,生日当天献血的献血者人数变化;卡方检验对比2组献血人群特征差异,分析该活动敏感人群。结果2017年—2019年每半年生日当天献血人数总体持续增长,其中2018年7—12月较2018年1—6月,生日当天献血人数增长了406%,增长比例最大。活动前后2组人群性别、年龄、职业及既往献血次数分布差异均有统计学意义(P<0.05)。活动后男性、35岁及以上献血者、工人/职员及其他职业,固定献血者比例增加。结论广州血液中心的“生日纪念章”活动对生日当天献血有明显的促进效果,其中,男性,年龄35岁及以上,工人/职业/其他职业及固定献血者对该活动更敏感,更可能选择生日当天献血。今后针对女性、25岁以下、学生及初次献血者,注意增加其他招募保留措施。

基于地理信息系统技术及其软件的献血者意向献血地点空间分布分析

目的 了解广州市全血献血者的意向献血地点及其空间分布。方法 基于地理信息系统(GIS)技术及其ArcGIS软件,迁移其他领域中成熟应用的空间分布分析方法,对2021年8月1日~2022年7月30日在广州血液中心17个全血献血点献血的献血者做随机分层抽样,并收集其意向献血地点,通过高德地图导出为GCJ-02坐标,经Python的pandas等模块转化为世界丈量系统(WGS)84坐标;同法将现有17个献血点地点转化为世界丈量系统(WGS)84坐标后,加载到ArcGIS软件的Arcmap组件。对献血者意向献血地点做聚类分析并获得中位数中心,对现有献血点计算3环缓冲区;以意向献血点是否被现有献血点缓冲区覆盖或紧邻作为二者是否“匹配”的判断标准。结果 共收集40 523(人)份有效献血者意向献血地点,经空间分布分析获得的17个意向献血点中有8个被现有献血点缓冲区覆盖或紧邻,其他9个意向献血点距离现有献血点较远。结论 利用GIS技术及ArcGIS软件对献血者献血意向地点做空间分布分析,可发现现有献血点是否满足献血者对于献血地点便利性的服务需求,为血站不断优化献血服务提供科学依据。

献血者角色认同量表(BDRIS)的编制与应用

目的确定献血者角色认知与献血行为之间的关系,编制与应用献血者角色身份量表(BDRIS)。方法量表的编制分5个阶段进行。包括检索文献、专家访谈、构建量表基本框架、量表测试、统计学指标检验。本研究重点在于选择项目、识别维度、测量信度、内容和结构效度。结果献血者角色身份量表由35个题项组成。探索性因子分析将题项分为6个公因子,分别为角色身份、角色期望、采供血现状、角色冲突、外部奖励、献血体验,全量表Cronbach'sα为0.840。结论本量表测题的各项指标分析,量表的信度、效度符合基本的测量学要求,献血者角色量表框架基本形成,可以作为探索献血者角色身份在献血行为中发生作用的途径和机制的手段之一。

广州地区大学生群体重复献血影响因素调查分析

目的调查分析大学生群体重复献血的积极与消极影响因素,为维护和保留大学生献血群体的相关工作提供参考。方法通过查阅国内外相关文献以及半结构访谈制作问卷,确定了重复献血影响因素相关的动机促进因素、阻碍因素、社会影响因素共3大部分。于2020年11~12月分层抽取广州地区10所高校的1200名参加无偿献血活动的大学生为调查对象。问卷结果采用SPSS 26.0统计软件,χ^(2)检验进行单因素分析、Logistics逐步归因进行多因素分析。结果 Logistic多因素分析显示,献血有益健康、血液短缺、无偿献血优惠政策、担心家人需要用血等4个因素是重复献血大学生献血的动机促进因素;献血地点不方便和对献血纪念品不满意等2个因素是重复献血大学生的献血阻碍因素。另一方面,身边同学的鼓励而献血、好奇等2个因素是初次献血大学生献血的动机促进因素;担心献血影响身体健康是初次献血大学生献血阻碍因素。结论采供血机构应加强血液相关知识、献血优惠政策、采供血现状等献血宣传;积极利用同伴影响及高校的特殊环境,形成良好的献血氛围;重视献血服务及采供血机构的信誉。