口腔癌手术后护理挑战的多维度分析:一项针对245名患者的回顾性研究及PROTECT模式的提出

《Supportive Care in Cancer》:Multidimensional analysis of postoperative nursing challenges in oral cancer surgery: a retrospective study of 245 patients and proposal of the PROTECT mode

【字体: 时间:2026年02月24日 来源:Supportive Care in Cancer 3

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  术后护理质量影响口腔癌患者预后,本研究分析245例皮瓣重建患者发现游离皮瓣并发症显著更高(OR=1.54),营养支持与功能康复存在标准缺失,提出PROTECT模型整合智能算法和协作平台优化管理。

  

摘要

目的

口腔肿瘤术后护理的质量对患者的预后和生活质量有着至关重要的影响;然而,目前的口腔癌护理系统往往缺乏标准化、个性化和连续性。

方法

本研究回顾性分析了2022年2月至2025年2月期间接受肿瘤切除术结合皮瓣重建的245名口腔癌患者。研究重点关注四个核心方面:并发症管理、营养支持、功能康复和护理连续性。统计分析使用SPSS 25软件进行,包括卡方检验(chi-square tests)、t检验(t-tests)和多变量逻辑回归(multivariate logistic regression)。

结果

在218名接受皮瓣重建的患者中,184名(75.1%)使用了带蒂皮瓣,34名(13.9%)使用了游离皮瓣。游离皮瓣与更高的总体并发症发生率相关(82.4% vs 40.2%,P < 0.001),尤其是肺部感染和皮瓣坏死/静脉危机(两者P < 0.05)。手术时间是并发症的唯一独立风险因素(OR = 1.54,P = 0.016)。仅有30.2%(74例)患者在术后72小时内完成了NRS-2002营养评估。营养不良表现为双峰模式(急性摄入不足和慢性代谢紊乱),42%(103例)存在“吞咽-营养不匹配”情况,需要肠内/肠外营养支持。吞咽困难(31.8%)、言语障碍(29%)和开口受限(20%)较为常见,这些情况与手术范围相关,需要1-4个月的康复治疗。出院后2周,30%(74例)患者丧失了居家护理技能。在30天内再次入院的患者中(5.3%),30.8%(4例)的再次入院是由于可预防的气道/营养/感染问题导致的。

结论

目前的口腔癌术后护理在针对皮瓣的特定干预措施、动态营养评估、个性化康复和连续性支持方面存在显著不足。为应对这些挑战,我们提出了PROTECT模型作为未来前瞻性评估的概念框架。该框架旨在整合四个核心组成部分:(1)多模态机器学习算法用于识别高风险患者;(2)移动健康应用程序以标准化早期营养筛查;(3)基于人工智能的工具用于生成个性化康复计划;(4)智能护士-医生协作平台以强化居家护理技能并实现快速应急响应。该模型旨在提供一种结构化的方法,以提高术后护理的精确性、连续性和长期生活质量,有待未来研究的实证验证。

目的

口腔肿瘤术后护理的质量对患者的预后和生活质量有着至关重要的影响;然而,目前的口腔癌护理系统往往缺乏标准化、个性化和连续性。

方法

本研究回顾性分析了2022年2月至2025年2月期间接受肿瘤切除术结合皮瓣重建的245名口腔癌患者。研究重点关注四个核心方面:并发症管理、营养支持、功能康复和护理连续性。统计分析使用SPSS 25软件进行,包括卡方检验(chi-square tests)、t检验(t-tests)和多变量逻辑回归(multivariate logistic regression)。

结果

在218名接受皮瓣重建的患者中,184名(75.1%)使用了带蒂皮瓣,34名(13.9%)使用了游离皮瓣。游离皮瓣与更高的总体并发症发生率相关(82.4% vs 40.2%,P < 0.001),尤其是肺部感染和皮瓣坏死/静脉危机(两者P < 0.05)。手术时间是并发症的唯一独立风险因素(OR = 1.54,P = 0.016)。仅有30.2%(74例)患者在术后72小时内完成了NRS-2002营养评估。营养不良表现为双峰模式(急性摄入不足和慢性代谢紊乱),42%(103例)存在“吞咽-营养不匹配”情况,需要肠内/肠外营养支持。吞咽困难(31.8%)、言语障碍(29%)和开口受限(20%)较为常见,这些情况与手术范围相关,需要1-4个月的康复治疗。出院后2周,30%(74例)患者丧失了居家护理技能。在30天内再次入院的患者中(5.3%),30.8%(4例)的再次入院是由于可预防的气道/营养/感染问题导致的。

结论

目前的口腔癌术后护理在针对皮瓣的特定干预措施、动态营养评估、个性化康复和连续性支持方面存在显著不足。为应对这些挑战,我们提出了PROTECT模型作为未来前瞻性评估的概念框架。该框架旨在整合四个核心组成部分:(1)多模态机器学习算法用于识别高风险患者;(2)移动健康应用程序以标准化早期营养筛查;(3)基于人工智能的工具用于生成个性化康复计划;(4)智能护士-医生协作平台以强化居家护理技能并实现快速应急响应。该模型旨在提供一种结构化的方法,以提高术后护理的精确性、连续性和长期生活质量,有待未来研究的实证验证。

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