護理人員的離職率居高不下，已成為全球醫療體系面臨的重大挑戰。高離職率不僅影響醫療服務品質，更增加醫院的營運成本，並對留任護理人員造成額外的壓力。為了解決這個問題，近年來研究人員不斷尋求更有效的策略來識別和優先處理影響護理人員離職的關鍵因素。其中，SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) 和 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 兩種多準則決策方法的結合，為我們提供了一個全新的視角。本文將深入探討這種方法如何應用於護理人員離職問題，並分析其優勢與局限性，最終提出整體性的總結與研判。

護理人員離職的嚴重性與影響

護理人員是醫療體系的核心，他們的專業知識和奉獻精神直接關係到患者的健康和安全。然而，長期以來，護理人員一直面臨著工作壓力大、薪資待遇低、職業發展空間有限等問題，導致離職率居高不下。

高離職率會帶來多方面的負面影響：

醫療服務品質下降：

經驗豐富的護理人員離職，會導致新進護理人員比例增加，降低整體的專業水平和應變能力，進而影響醫療服務的品質。

醫院營運成本增加：

招募和培訓新護理人員需要耗費大量的時間和金錢，高離職率會增加醫院的營運成本。

留任護理人員壓力增大：

護理人員離職後，剩餘的護理人員需要承擔更多的工作量，導致工作壓力增大，更容易產生倦怠感，進而增加離職的風險，形成惡性循環。

患者滿意度降低：

護理人員的流動性會影響患者對醫院的信任感和滿意度。

因此，降低護理人員離職率已成為醫療管理者的重要任務。

SWARA-TOPSIS 方法：一種新的決策工具

SWARA 和 TOPSIS 都是多準則決策 (MCDM) 方法，它們可以幫助決策者在多個相互衝突的準則下做出最佳選擇。

SWARA 方法：

是一種主觀權重確定方法，它允許專家根據自己的經驗和知識，逐步評估各個準則的重要性，並確定其權重。SWARA 方法的優點是簡單易懂，易於操作，並且可以充分利用專家的知識。

TOPSIS 方法：

是一種理想解逼近法，它通過計算各個方案與理想解和負理想解的距離，來確定方案的優劣。理想解是指在所有準則下都表現最佳的方案，負理想解是指在所有準則下都表現最差的方案。TOPSIS 方法的優點是可以綜合考慮各個準則的表現，並且可以提供一個明確的排序結果。

將 SWARA 和 TOPSIS 方法結合使用，可以充分利用兩者的優點。首先，使用 SWARA 方法確定各個影響護理人員離職因素的權重；然後，使用 TOPSIS 方法根據這些權重，對不同的干預措施進行排序，從而確定優先處理的措施。

SWARA-TOPSIS 方法在護理人員離職問題中的應用

具體來說，SWARA-TOPSIS 方法可以按照以下步驟應用於護理人員離職問題：

1. 識別影響護理人員離職的關鍵因素： 通過文獻回顧、專家訪談等方式，識別出影響護理人員離職的關鍵因素，例如薪資待遇、工作壓力、職業發展機會、工作環境、管理風格等。

2. 確定各個因素的權重：

邀請相關領域的專家，例如護理管理者、人力資源專家、護理人員代表等，使用 SWARA 方法對各個因素的重要性進行評估，並確定其權重。

3. 收集各個干預措施的數據：

針對不同的干預措施，例如提高薪資待遇、改善工作環境、提供職業發展機會等，收集相關的數據，例如實施成本、預期效果等。

4. 使用 TOPSIS 方法對干預措施進行排序：

根據各個因素的權重和各個干預措施的數據，使用 TOPSIS 方法對干預措施進行排序，從而確定優先處理的措施。

例如，一項研究使用 SWARA-TOPSIS 方法分析了影響護理人員離職的因素，發現工作壓力、薪資待遇和職業發展機會是三個最重要的因素。基於此，研究人員建議醫院優先採取以下措施：

減輕護理人員的工作壓力：

通過合理安排工作時間、提供心理支持、改善工作流程等方式，減輕護理人員的工作壓力。

提高護理人員的薪資待遇：

通過提高基本工資、提供績效獎金、改善福利待遇等方式，提高護理人員的薪資待遇。

提供更多的職業發展機會：

通過提供培訓機會、晉升機會、轉崗機會等方式，為護理人員提供更多的職業發展機會。

SWARA-TOPSIS 方法的優勢與局限性

SWARA-TOPSIS 方法具有以下優勢：

綜合性：

可以綜合考慮多個影響因素，避免了單一因素分析的局限性。

客觀性：

通過數據分析和專家評估，減少了主觀判斷的偏差。

實用性：

可以為決策者提供明確的排序結果，幫助他們確定優先處理的措施。

然而，SWARA-TOPSIS 方法也存在一些局限性：

數據依賴性：

該方法需要大量的數據支持，如果數據不完整或不準確，會影響分析結果的可靠性。

專家依賴性：

SWARA 方法需要專家的參與，專家的知識和經驗會影響權重的確定。

模型簡化：

該方法是對現實問題的簡化，可能無法完全反映問題的複雜性。

結論與研判

SWARA-TOPSIS 方法為我們提供了一個系統化的框架，用於分析和解決護理人員離職問題。通過識別關鍵影響因素、確定因素權重、評估干預措施，該方法可以幫助醫療管理者制定更有效的策略，降低護理人員離職率，提升醫療服務品質。

然而，在使用 SWARA-TOPSIS 方法時，需要注意其局限性。首先，要確保數據的完整性和準確性，避免數據偏差對分析結果的影響。其次，要選擇具有豐富經驗和專業知識的專家參與評估，以提高權重確定的可靠性。最後，要認識到該方法是對現實問題的簡化，需要結合實際情況進行調整和完善。

總體而言，SWARA-TOPSIS 方法是一種有價值的決策工具，可以幫助醫療管理者更好地理解和解決護理人員離職問題。未來，可以進一步研究如何將該方法與其他數據分析技術相結合，例如機器學習、人工智慧等，以提高分析的準確性和效率。同時，也需要關注不同地區和不同醫院的特殊情況，制定更具針對性的干預措施。降低護理人員離職率是一個長期而複雜的過程，需要醫療管理者、護理人員和研究人員共同努力，才能取得顯著的成效。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: November 19, 2025