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一种基于DET评估量表的造口周围皮肤AI评估方法: 本申请涉及一种基于DET评估量表的造口周围皮肤AI评估方法，基于DET评估量表的模式，采集对应D、E、T的造口周围皮肤图像并进行特征训练，以此构建基于DET评估量表的造口周围皮肤AI模型，并用于造口皮肤的智能识别，能够智...; 陈香萍庄一渝劳月文乔丽杰叶丹霞

一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法: 本发明提供一种基于KAN网络的自闭症评估量表数值回归方法，通过采集多通道脑电（EEG）数据并结合行为量表分数，利用KAN网络的特征提取和建模能力，实现了对自闭症患者量表分值的高精度预测，并增加了模型的可解释性，能够直观展...; 陈丹韩驭

藏语失语症评估量表的现状与开发展望:基于汉语及少数民族语言失语症评估工具的综述: 2025年; 失语症是指与语言功能有关的脑组织的病变,造成患者对人类进行交际符号系统的理解和表达能力的损害,以及作为语言基础的语言认知过程的减退和功能的损害。失语症已被认为是严重影响患者日常沟通交流的功能障碍之一。因此失语症的评估、治疗越来越被重视。失语症评估量表种类繁多,但针对于少数民族,尤其藏语失语症的评估量表仍是空白的。本文对可用于汉语及现有少数民族语言失语症评估量表进行综述,以期研发适用于藏族人民的失语症评估量表。; 曹龙冯海霞李亚斌陈宁王晓辉杨佳丽; 关键词：失语症评估量表语言认知少数民族

皮肤瘙痒症患者瘙痒严重程度和治疗疗效评估量表: 2025年; 瘙痒症是一种常见的皮肤病,表现为仅有皮肤瘙痒而无原发皮损。瘙痒也是许多皮肤病最常见的症状,不仅会导致患者的不适,也可能引发睡眠、情绪和社交等方面的问题,严重影响患者的日常活动和心理健康,使患者生活质量降低。在临床实践中,由于瘙痒的主观感受性和病因的复杂性使得医生在评估患者瘙痒严重程度时面临挑战。本文从瘙痒程度评估的维度入手,整理了常见的单维和多维瘙痒评估工具,同时介绍了可用于瘙痒患者疗效评估的量表,阐述了其应用方法、优势和局限性,以期为皮肤科临床工作者选择和应用这些评估工具提供参考。; 沈范玲子王瑞平; 关键词：瘙痒症量表

基于可行能力理论的健康养老需求综合评估量表构建研究: 2025年; 目的:构建健康养老需求综合评估量表,为健康养老需求的摸底和干预提供科学有效的工具。方法:基于可行能力理论,通过文献回顾、专家咨询、老年人访谈和问卷调查,构建健康养老需求综合评估量表并进行性能验证。结果:从“健康功能”与“健康能力”两个范畴,构建了七因子25条目的健康养老需求综合评估量表,包含躯体健康功能、心理健康功能、精神情绪功能、生命健康感知、认知能力、照顾寻求能力、健康选择能力维度,并在2 688份样本中通过性能验证。结论:健康养老需求综合评估量表的信度、效度良好,能够作为健康养老需求摸底和干预的有效工具。; 蔡菁菁姜敏敏李鲁

5种肌少症评估量表在骨肿瘤患者中的应用研究: 2025年; 目的探讨5种肌少症评估量表在骨肿瘤患者肌少症筛查中的应用效果。方法采用便利抽样方法,选取2023年8月至2024年2月该院198例骨肿瘤患者作为研究对象。分别使用简易五项评分问卷(SARC-F)、改良版简易五项评分问卷(SARC-Calf)、简易五项评分结合年龄和BMI问卷(SARC-F+EBM)、迷你肌少症风险评估7条目问卷(MSRA-7)和迷你肌少症风险评估5条目问卷(MSRA-5)进行筛查,以亚洲肌少症工作组-2019(AWGS-2019)肌少症筛查标准作为诊断标准,采用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)分析预测效能。比较各筛查工具的灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、Kappa值。结果根据AWGS-2019肌少症筛查标准,非肌少症组144例,肌少症组54例,肌少症发生率为27.27%。SARC-Calf和MSRA-5的灵敏度最高(81.48%);SARC-F+EBM的特异度最高(91.67%);SARC-F+EBM的PPV最高(70.00%);SARC-Calf的NPV最高(91.49%);SARC-F+EBM的AUC最高(0.890),对应的截断值为8.5分、灵敏度为83.30%、特异度为80.60%。SARC-F、MSRA-5和MSRA-7的Kappa值分别为0.206、0.336和0.324,具有一般一致性;而SARC-Calf、SARC-F+EBM的Kappa值分别为0.544和0.474,具有中等一致性。结论SARC-F+EBM可作为临床医护人员对骨肿瘤患者肌少症的最佳筛查工具。; 余俊陈烟雨张琳农源夏陈剑; 关键词：筛查工具评估量表骨肿瘤

老年脓毒症临床特点及死亡风险评估量表的建立和评价: 2025年; 目的分析老年脓毒症患者的临床特征,识别影响其临床结局的关键因素,构建一套老年脓毒症患者死亡风险评估量表并评估其预测价值。方法采用回顾性病例对照研究方法,收集2021年9月至2023年9月温州医科大学附属第一医院重症监护病房(ICU)收治的脓毒症患者的临床资料,包括患者的基本信息、临床特征及临床结局。根据年龄将患者分为非老年组(年龄<65岁)与老年组(年龄≥65岁),根据30 d生存状况进一步将老年组患者分为生存组与死亡组。分析老年脓毒症患者的临床特征。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选老年脓毒症患者30 d死亡的独立危险因素,并构建回归方程;通过简化回归方程建立死亡风险评估量表;比较不同评分对老年脓毒症患者预后的预测价值。结果①最终共纳入833例脓毒症患者,其中老年组485例,非老年组348例。与非老年组比较,老年组患者淋巴细胞、T细胞、CD8^(+)T细胞数量及T细胞和CD8^(+)T细胞比例更低〔淋巴细胞计数(×10^(9)/L):0.71(0.43,1.06)比0.83(0.53,1.26),T细胞数(个/μL):394.0(216.0,648.0)比490.5(270.5,793.0),CD8^(+)T细胞数(个/μL):126.0(62.0,223.5)比180.0(101.0,312.0),T细胞比例:0.60(0.48,0.70)比0.64(0.51,0.75),CD8^(+)T细胞比例:0.19(0.13,0.28)比0.24(0.16,0.34),均P<0.01〕,自然杀伤细胞(NK细胞)数量、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)、住院期间接受有创机械通气(IMV)比例、30 d病死率更高〔NK细胞数(个/μL):112.0(61.0,187.5)比95.0(53.0,151.0),APACHEⅡ评分(分):16.00(12.00,21.00)比13.00(8.00,17.00),IMV比例:40.6%(197/485)比31.9%(111/348),30 d病死率:28.9%(140/485)比19.5%(68/348),均P<0.05〕,ICU住院时间更长〔d:5.5(3.0,10.0)比5.0(3.0,8.0),P<0.05〕;两组C-反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、γ-干扰素(IFN-γ)、白细胞介素(IL-2、IL-4、IL-6、IL-10)等炎症指标差异均无统计学意义。②485例老年脓�; 董服波罗黎文洪德江姚奕彭凯李文锦赵光举; 关键词：脓毒症老年评估量表预后

基于德尔菲法构建危重症新生儿医源性皮肤损伤风险评估量表: 2025年; 目的:编制危重症新生儿医源性皮肤损伤风险评估量表,为有效评估危重症新生儿发生医源性皮肤损伤的风险提供客观测评工具。方法:以既往类似量表为雏形,采用文献分析、半结构式访谈和专家小组讨论法编制初始量表,通过2轮德尔菲法对20名专家进行函询确定量表条目及评分方法。结果:2轮函询的有效问卷回收率分别为90.9%、100%;专家权威系数分别为0.84、0.91;肯德尔和谐系数分别为0.208、0.249(P<0.001)。最终形成的量表包括生理状况、皮肤状况、当前机体状况、医用粘胶相关性皮肤损伤风险要素、药物外渗性皮肤损伤风险要素和医疗器械相关性皮肤损伤风险要素共6个维度,包含22个条目,各条目重要性评分为4.10~4.90分,变异系数为0.060~0.207,满分率为45%~90%。结论:基于德尔菲法编制的危重症新生儿医源性皮肤损伤风险评估量表具有较高的科学性和权威性,可用于评估危重症新生儿发生医源性皮肤损伤的风险。; 张晓翠张学颖何彩云; 关键词：新生儿皮肤损伤医源性德尔菲量表

成人住院患者医疗器械压力性损伤风险评估量表的研制与检验: 2025年; 目的编制成人住院患者医疗器械压力性损伤风险评估量表,并检验其信效度,为准确客观评估成人住院患者医疗器械压力性损伤风险提供参考。方法基于相关文献与指南,结合德尔菲专家函询及预试验形成量表初稿。选取550例住院患者进行调查,以检验量表的信效度。结果形成的医疗器械压力性损伤风险评估量表包括5个维度,17个条目。探索性因子分析提取5个公因子,累计方差贡献率为69.444%。总量表的Cronbach′s α系数为0.861,折半信度为0.734。受试者操作特征曲线下面积为0.893[95%CI(0.849,0.938),P<0.05],最佳高危临界值为36.5分,其对应的灵敏度0.961,特异度0.724。结论成人住院患者医疗器械压力性损伤风险评估量表具有良好的信效度,可作为筛查成人住院患者医疗器械压力性损伤风险高危人群的工具。; 解飞张晓红张嵘杜荣欣李敏; 关键词：住院患者量表信度

风险预警评估量表下的精细化护理在重症呼吸衰竭行有创呼吸患者中的应用: 2025年; 分析风险预警评估量表下的精细化护理在重症呼吸衰竭行有创呼吸患者中的应用。方法将2021年6月至2023年12月期间的116例重症呼吸衰竭行有创呼吸患者作为研究样本,应用随机数字表将患者随机分配至A、B两个患者组,并将A组定义为实验组,为其提供风险预警评估量表下的精细化护理,将B组定义为对照组,为其提供常规护理,对比两组护理效果。结果 A组的各项指标均优于B组(p<0.05)。结论风险预警评估量表下的精细化护理能够有效提高重症呼吸衰竭患者行有创呼吸期间的护理质量,对患者预后具有积极影响,应进一步研究与推广。; 陈淼高琳娜; 关键词：精细化护理重症呼吸衰竭

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