2025年10月16日，山东大学护理与康复学院本学年第3期、总第298期研究生学术论坛于线上举行。本期论坛由2024级研究生王志伟、颜景政、杨梅进行汇报，指导老师为吴臣老师。
第一位汇报者是2024级博士研究生王志伟，汇报的文章题目是“Optimizing a complex intervention for community-dwelling frail older adults: A factorial randomized trial within the multiphase optimization strategy framework”。该文于2025年10月发表在《International Journal of Nursing Studies》期刊，影响因子为7.6分。随着全球人口老龄化加剧，衰弱已成为影响老年人健康和生活质量的重要问题。尽管抗阻运动被证明是改善衰弱的有效手段，但其在社区老年人群中的参与率仍然较低。研究基于多阶段优化策略框架，采用2×2×2析因随机试验设计，系统评估了目标设定、反馈和强化指导三种实施成分对社区衰弱老年人抗阻运动依从性和衰弱改善的效果。研究将纳入的114名衰弱或衰弱前期的老年人随机分配至八种干预组合之一，所有参与者均接受核心干预即团体弹力带抗阻运动与社区教育。研究结果显示，目标设定在改善衰弱评分和提升运动依从性方面具有显著效果，且在实施可行性和成本效益方面表现优异。相比之下，反馈和强化指导并未显示出额外益处。该研究最终提出了一种由团体弹力带抗阻运动、社区教育与目标设定构成的优化干预方案，为在资源有限的社区环境中推广高效、可行且可持续的衰弱管理策略提供了重要依据。
第二位汇报者是2024级博士研究生颜景政，汇报的文章题目是“Validity, feasibility, and effectiveness of a voice-recognition based digital cognitive screener for dementia and mild cognitive impairment in community-dwelling older Chinese adults: A large-scale implementation study”。该文于2024年4月发表在《Alzheimer's & Dementia》期刊，影响因子为13.5分。随着中国人口老龄化加剧，痴呆症已成为严重影响老年人健康的重要问题。该研究开发了一种基于语音识别的数字认知筛查工具（Digital Cognitive Screener, DCS)，用于在社区老年人群中筛查痴呆和轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, MCI)。研究团队在浙江省杭州市14个社区和两个基层医疗机构开展了大规模实施研究，共纳入11,186名50岁及以上老年人。研究结果显示，DCS具有高完成率(97.5%)和短用时(5.9分钟)，适用于不同性别、年龄和教育背景的老年人群。在验证阶段参与者中，DCS对痴呆和MCI的检测曲线下面积分别达到0.95和0.83。与传统筛查工具简易智力状态检查量表和蒙特利尔认知评估量表等传统筛查工具相比，DCS可节省16.2%-36.0%的筛查时间。该研究创新性地将语音识别技术与对话式AI结合，能够准确评估不同汉语方言的参与者回答，无需专业评估人员即可完成标准化测试，并自动给出评分。而且成本后果分析证明，DCS在经济效率、可扩展性和筛查效果方面均优于传统筛查工具。汇报者指出，该研究为社区大规模认知筛查提供了有效、高效、经济可行的解决方案，对痴呆症的早期识别和干预具有重要价值。
第三位汇报者是2024级博士研究生杨梅，汇报的文章题目是“Co-occurring sleep duration and weight-adjusted waist index and their associations with cardiovascular risk in older adults: a group-based dual-trajectory modelling study”。该文于2025年4月发表在《European Journal of Cardiovascular Nursing》期刊，影响因子为3.7分。随着全球人口老龄化进程加速，心血管疾病已成为威胁老年人健康的首要因素。睡眠时长和肥胖是公认的心血管风险因素，然而，这两项指标随时间的动态变化轨迹及其对心血管风险的联合影响尚不明确。该研究基于中国老年健康影响因素跟踪调查的纵向数据，创新性地采用组基双重轨迹模型，旨在描绘睡眠时长与体重调整腰围指数（Weight-Adjusted Waist Index，WWI）的协同变化模式，并探讨其与老年人心血管风险的关联。研究纳入了2011年基线时无心血管疾病的3,313名老年人，并追踪其2014年及2018年的相关数据。研究成功识别出三种睡眠时长轨迹（“低-稳定”、“正常-稳定”、“高-上升”）和两种WWI轨迹（“正常-上升”、“高-上升”），并由此衍生出六种双重轨迹模式。研究结果显示，与“WWI正常-上升且睡眠时长正常-稳定”的参照组相比，特定的不良双重轨迹模式与心血管风险显著升高相关。其中，“WWI正常-上升且睡眠时长高-上升”的组合，使老年人罹患全部三种心血管疾病（高血压、心脏病、卒中）的风险增至4.48倍。该研究首次在老年人群中系统揭示了睡眠时长与中心性肥胖指标WWI的长期共演变规律及其对心血管风险的联合效应。研究结果表明，在护理实践中，对老年人进行睡眠与体型的多时点联合评估至关重要，这有助于精准识别高风险人群，并为制定整合睡眠管理与体重控制的针对性联合干预策略提供了高级别循证依据，对有效遏制老年人群心血管疾病负担具有重要的现实意义。
在本次学术汇报中，三位汇报者就各自聚焦的学术方向展开了精彩汇报。吴臣老师对每一位汇报者的分享展开了细致点评，给出了许多具有指导性的意见。此次活动不仅拓展了参会师生的学术视野，更为后续的学术钻研开辟了新的途径，让所有参与人员都收获满满。
编辑：袁心怡
图片：高梓涵
