• 创建并验证用于训练院前医疗团队的路边救援技能量表 ——RoadRes-Q 量表：提升急救质量的关键一步

  在道路交通事故频发、院前急救至关重要的背景下，研究人员开展了 “创建和验证路边救援技能评估量表（RoadRes-Q 量表）” 的研究。结果显示该量表内部一致性良好（Cronbach’s alpha 为 0.86），但观察者间信度较低（组内相关系数为 0.48）。其对评估医疗团队路边救援表现有重要意义。

  来源：Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine 3

  时间：2025-04-04

• NPTMS 量表的开发与验证：为护理人才管理精准 “把脉”

  为解决护理人才管理评估工具缺乏的问题，研究人员开展了护士人才管理感知量表（NPTMS）的开发、验证及心理测量属性研究。结果显示 NPTMS 量表有效可靠，有助于评估护理人才管理实践，为相关政策制定提供依据。

  来源：BMC Nursing 1.9

  时间：2025-04-04

• 大学生睡眠健康素养量表的开发及信效度检验：为高校睡眠健康管理提供关键支撑

  当前缺乏大学生睡眠健康素养的评估工具，影响精准干预。研究人员开展 “大学生睡眠健康素养量表（SHLS-ST）的开发与信效度测试” 研究。结果显示该量表信效度良好，适用于评估大学生睡眠健康素养，为相关干预策略制定提供依据。

  来源：BMC Public Health 3.5

  时间：2025-04-04

• 颅内出血神经重症患者镇静水平对预后的影响：深度探究镇静策略的临床意义

  为探究镇静实践与临床结局的关系，研究人员对 2020 年 1 月至 2023 年 12 月某三级神经外科中心颅内出血患者病历进行回顾性队列研究。结果显示，镇静深度及是否镇静对关键临床结局无显著影响。这为制定个体化镇静策略提供了依据。

  来源：Neurosurgical Review 2.5

  时间：2025-04-04

• 家庭功能与急性农药中毒患者照顾者抑郁的关联：为干预提供新视角

  为探究家庭功能、应对方式与急性农药中毒患者照顾者抑郁的关系，山东大学研究人员开展了一项横断面研究。通过问卷收集数据并分析，结果发现照顾者抑郁发生率为 54.7%，家庭功能可经应对方式影响抑郁。该研究为后续干预提供理论依据。

  来源：BMC Public Health 3.5

  时间：2025-04-04

• 童年创伤对初诊未用药抑郁症患者的影响：认知、脂肪酸水平与疾病关联新探

  为探究童年创伤与抑郁症严重程度、认知障碍及 ω - 3 多不饱和脂肪酸（n - 3 PUFAs）水平的关系，研究人员对 97 例初诊未用药抑郁症患者和 60 例健康对照者进行研究。结果发现患者童年创伤经历更多，有创伤史的患者抑郁和焦虑症状更严重，EPA 水平更低。该研究为抑郁症治疗提供新思路。

  来源：BMC Psychiatry 3.4

  时间：2025-04-04

• 雄激素性脱发患者治疗依从性差异及影响因素剖析：微针疗法对比药物疗法的临床价值

  为分析雄激素性脱发（AGA）患者治疗依从性及其影响因素，研究人员收集 156 例 AGA 患者临床数据，分药物组（n=86）和微针组（n=70）研究。结果显示微针组依从性更高，影响因素有多种。该研究对优化治疗方案有重要意义。

  来源：Archives of Dermatological Research 1.8

  时间：2025-04-04

• 体育活动与认知功能的关联：抑郁症状的中介作用解析

  编辑推荐：本研究基于英国老龄化纵向研究(ELSA)队列7-9期数据，通过广义估计方程(GEE)和Bootstrap法，揭示50岁以上人群体育活动通过缓解抑郁症状(CES-D-8)间接改善认知功能(8.46%中介效应)，为老年认知健康干预提供双靶点策略。

  来源：BMC Public Health 3.5

  时间：2025-04-04

• 老年非 ICU 住院患者躁动谵妄的风险因素与预后研究：探寻关键因素，助力健康管理

  为探究老年非 ICU 住院患者躁动谵妄（Hyperactive delirium）的风险因素及不良预后，研究人员开展前瞻性队列研究。结果显示，尿失禁、临床衰弱量表（CFS）≥5、蒙特利尔认知评估（MoCA）<25 分是风险因素，且该病症会增加 90 天死亡率。这为临床防治提供重要依据。

  来源：BMC Psychiatry 3.4

  时间：2025-04-04

• 机器学习驱动下的护士抑郁风险预测：关键因素识别与模型构建

  在新冠疫情全面放开后，护士抑郁风险问题凸显。安徽医科大学等研究人员开展了 “Machine learning - driven identification of key risk factors for predicting depression among nurses” 研究。结果显示 XGBoost 模型预测精度最高，该研究有助于精准识别护士抑郁风险因素，为临床管理提供依据。

  来源：BMC Nursing 1.9

  时间：2025-04-04

知名企业招聘：