P11﹥《甲状腺癌术后患者心盛现状及影响因素分析》

概述：分析甲状腺癌术后患者心盛现状及影响因素，为医护人员采取针对性措施提高患者心盛水平提供参考。方法：基于心盛理论框架选定潜在影响变量，使用一般资料调查表、心盛量表、自我同情量表、心理韧性量表和领悟社会支持量表对362例甲状腺癌术后患者进行调查。结果：甲状腺癌术后患者心盛得分（39.13±3.44）分。患者心盛总分与自我同情、心理韧性及社会支持呈正相关（均P<0.05）。多元线性回归分析显示，家庭月收入、131I治疗、自我同情、心理韧性和社会支持是甲状腺癌术后患者心盛的影响因素（均P<0.05）。结论：甲状腺癌术后患者心盛处于中等水平。医护人员应多关注家庭月收入较低和接受131I治疗的患者，提高其自我同情、心理韧性及增强社会支持，从而提高患者的心盛水平。

作者简介：马会丽，硕士，郑州大学附属肿瘤医院（河南省肿瘤医院）头颈甲状腺外科主管护师；E-mail：1097634792@qq.com。

赵瑞，郑州大学附属肿瘤医院（河南省肿瘤医院）护理部，河南省医学科学；E-mail：593183334@qq.com。

引用：马会丽, 赵瑞, 等. 甲状腺癌术后患者心盛现状及影响因素分析[J]. 护理学杂志,2025,5: 11-16.

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P16﹥《口腔癌术后患者习得性无助感现状及影响因素分析》

概述：探讨口腔癌术后患者习得性无助感现状及影响因素，为临床制订针对性干预措施提供参考。方法：采用一般资料调查表、习得性无助量表、痛苦表露指数量表、双向社会支持量表对205例口腔癌术后患者进行调查，分析其影响因素。结果：口腔癌术后患者习得性无助感得分(43.54±8.66)分，自我表露总分(27.00±7.10)分，双向社会支持得分(36.27±7.15)分。回归分析结果显示，家庭人均月收入、临床分期、自我表露、双向社会支持为口腔癌术后患者习得性无助感的主要影响因素(均P<0.05),其中自我表露、双向社会支持可解释总变异的14.6%。结论：口腔癌术后患者习得性无助感水平较高，医护人员应重点关注家庭人均月收入低、临床分期严重、自我表露较低、社会支持水平较差的患者，可通过改善患者自我表露能力以及双向社会支持水平来降低患者的习得性无助感。

作者简介：刘艳，本科，新疆医科大学附属口腔医院颌面创伤正颌外科主管护师；E-mail：liuyan20240611@163.com。

李伟东，新疆医科大学附属口腔医院颌面创伤正颌外科；E-mail：1550924152@qq.com。

引用：刘艳, 李伟东, 等. 口腔癌术后患者习得性无助感现状及影响因素分析[J]. 护理学杂志,2025,5: 16-19.

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P20﹥《食管癌患者核心症状及症状群的网络分析》

概述：探讨食管癌患者症状群的构成，构建症状网络，探索核心症状，为制订症状管理方案提供参考。方法：便利抽样法选取255例食管癌患者进行调查，采用一般资料调查表、中文版欧洲癌症患者生活质量调查量表和食管癌患者特异性生活质量调查量表评估其症状发生情况，通过探索性因子分析提取症状群，运用R语言构建症状网络，分析中心性指标。结果：食管癌患者共提取6个症状群，分别是疲乏-食欲相关症状群，进食困难相关症状群，呼吸相关症状群，腹泻-反流相关症状群，言语相关症状群，疼痛相关症状群。其中疲乏、食欲减退、疼痛、恶心呕吐和吞咽困难是核心症状。疲乏（rs=4.452 70,rc=0.012 61）和食欲减退（rs=4.318 11,rc=0.012 57）的强度和紧密度较高。结论：医护人员应关注患者的症状变化，通过对症状群及核心症状进行全程干预，将症状群与网络中心性指标相结合，制订精准的症状管理方案，改善患者治疗期间的生活质量。

作者简介：温晓萌，硕士，常州市第一人民医院手术室副主任护师；E-mail：57251015@qq.com。

顾丹凤，江南大学附属医院护理部；E-mail：1308594635@qq.com。

引用：温晓萌, 孙彩萍, 等. 食管癌患者核心症状及症状群的网络分析[J]. 护理学杂志,2025,5: 20-25.

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P74﹥《养老护理员优质照护行为量表的编制及信效度检验》

概述：编制养老护理员优质照护行为量表，并检验其信效度。方法：将以人为中心照护框架作为理论基础，结合文献回顾法、半结构式访谈法、专家函询和预调查，形成量表测试版。2024年4-6月，采用便利抽样法，选取华中地区湖南省、湖北省、河南省11家养老机构的养老护理员作为调查对象，第1次调查330名、第2次调查340名养老护理员进行量表项目分析及信效度检验。结果：最终形成的养老护理员优质照护行为量表包括整体照护、个性关怀、尊老敬老、积极互动、赋权增能5个维度共26个条目。探索性因子分析累计方差贡献率为67.907%;验证性因子分析显示，χ2/df=2.607,RMSEA=0.069,CFI=0.914,TLI=0.903,IFI=0.914。效标关联效度结果显示，量表与以人为中心的照护量表的相关系数为0.894;总量表的Cronbach′s α系数为0.948,折半信度为0.889。结论：养老护理员优质照护行为评估量表信效度较好，可作为评估养老护理员优质照护行为的有效工具。

作者简介：廖露露，博士在读，学生，华中科技大学同济医学院附属协和医院护理部，华中科技大学同济医学院护理学院；E-mail：584576067@qq.com。

刘义兰，华中科技大学同济医学院附属协和医院护理部，华中科技大学同济医学院护理学院；E-mail：yilanl2020@163.com。

引用：廖露露,何笑笑,等. 养老护理员优质照护行为量表的编制及信效度检验[J].护理学杂志,2025,5: 74-78.

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P108﹥《大语言模型在护理领域的应用场景与伦理探讨》

概述：随着人工智能技术的蓬勃发展，大语言模型的应用领域不断扩展。在护理领域，大语言模型对助力护理教育变革、协助护理决策、帮助患者自我管理和辅助疾病诊断等方面取得成效。然而，大语言模型在护理领域的应用也面临着威胁患者安全、责任界定不明晰、生成内容缺乏情感和知情同意实践程序缺位等伦理风险。研究当前大语言模型应用于护理领域的创新应用、伦理风险及治理路径，对于引导大语言模型在护理领域发挥正向作用具有重要意义，有助于推进数字时代护理工作的高质量发展。

作者简介：王绍源，博士，山西医科大学马克思主义学院教授；E-mail：wshaoyuan@163.com。

杨东航，山西医科大学马克思主义学院；E-mail：qwerdfydhhnb@163.com。

引用：王绍源, 杨东航, 任宇东. 大语言模型在护理领域的应用场景与伦理探讨[J]. 护理学杂志,2025,5: 108-113.

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