基于洋葱素质模型形成重症监护病房（ICU）护士人工智能素养准备度量表，并检验其信效度。

在洋葱素质模型框架下，通过文献研究、半结构化访谈等编制ICU护士人工智能素养准备度量表初稿，经过2轮专家函询及小样本预调查对量表初稿进行修订。采用便利抽样法，于2024年9月—12月选取山东省15所三级甲等医院的498名ICU护士作为调查对象，对量表进行信效度检验。

最终构建的ICU护士人工智能素养准备度量表包含人工智能意识、人工智能知识、人工智能能力、人工智能思维、人工智能伦理5个维度，共34个条目，量表水平的内容效度指数为0.971，条目水平的内容效度指数为0.833~1.000，探索性因子分析提取5个公因子，累计方差贡献率为 78.504%，验证性因子分析结果显示模型拟合度良好。量表总体的Cronbach′s α系数为0.932，折半信度为0.912，重测信度为0.908。

基于洋葱素质模型编制的ICU护士人工智能素养准备度量表具有较好的信效度，可用于评估ICU 护士的人工智能素养准备度水平。

探讨女性人类免疫缺陷病毒（HIV）感染者心理困扰类别，分析其影响因素。

选取2024年9月—2025年2月在上海市和广西壮族自治区南宁市获得性免疫缺陷综合征（AIDS）定点诊疗机构门诊定期随访的356例女性HIV感染者作为研究对象，采用一般资料调查表、心理弹性量表简化版、HIV感染者和AIDS患者歧视体验问卷、领悟社会支持评定量表、凯斯勒心理困扰量表、中国版10项目大五人格量表进行调查。根据凯斯勒心理困扰量表得分进行潜在剖面分析，采用Logistic回归分析探索女性HIV感染者心理困扰类别的影响因素。

女性HIV感染者的凯斯勒心理困扰量表得分为18（15，23）分，心理困扰发生率为69.66%，可划分为高水平心理困扰组（27.5%）和低水平心理困扰组（72.5%）2个类别。Logistic回归分析结果显示，居住地、医疗费用支付方式、感知歧视程度、心理弹性以及人格特质是女性HIV感染者心理困扰类别的影响因素（P<0.05）。

女性HIV感染者的心理困扰问题较为普遍，且存在群体异质性，可针对女性HIV感染者心理困扰类别影响因素实施个体化干预，以提升其心理健康水平。

探究耐药结核病（DR-TB）病人强化期服药依从性轨迹，并分析其影响因素。

采用便利抽样法，选取2024年3月—12月在成都市公共卫生临床医疗中心就诊的DR-TB病人为研究对象。于治疗开始时、治疗第3个月时、治疗第6个月时使用Morisky服药依从性量表（MMAS-8）评估病人的服药依从性。采用潜类别增长模型（LCGM）分析服药依从性轨迹，采用多因素Logistic回归分析探讨不同轨迹的影响因素。

最终179例DR-TB病人完成随访，其治疗开始时、治疗第3个月时、治疗第6个月时MMAS-8得分分别为（6.07±1.72）分、（5.92±1.75）分、（6.01±1.69）分，3个时间得分比较差异无统计学意义（P>0.05）。DR-TB病人服药依从性存在2种轨迹，即服药依从性改善组（56.425%）和服药依从性下降组（43.575%）。Logistic回归分析结果显示，月均收入、居住地、受教育程度、系统不良反应类别、合并其他慢性病、自我效能、社会支持及自我管理能力为DR-TB病人强化期服药依从性轨迹的影响因素（均P<0.05）。

DR-TB病人强化期服药依从性处于中等水平且存在群体异质性。医务人员应关注服药依从性下降病人，并根据影响因素制定个性化护理措施，提高病人服药依从性。

探讨急诊创伤病人低体温风险评分与并发创伤性凝血病（TIC）风险的剂量-反应关系。

选取2023年4月—2024年12月我院收治的220例急诊创伤病人为研究对象，根据并发TIC的状况分为TIC组和非TIC组。采用单因素及多因素Logistic回归分析探讨急诊创伤病人并发TIC的影响因素，调整不同协变量分析低体温风险评分对TIC的影响，采用限制性立方样条（RCS）及阈值效应分析探讨低体温风险评分与并发TIC风险的剂量-反应关系。

220例急诊创伤病人中，42例病人并发TIC，TIC发生率为19.09%；低体温风险评分为（24.31±8.27）分，TIC组病人的低体温风险评分高于非TIC组（P=0.012）。多因素Logistic回归分析结果显示，低体温风险评分、入院血红蛋白水平是急诊创伤病人并发TIC的影响因素（均P<0.05）。调整协变量后，急诊创伤病人低体温风险评分与并发TIC仍相关（P=0.046）。RCS曲线显示，调整协变量后，低体温风险评分与并发TIC之间存在非线性剂量-反应关系（P_总体=0.002，P_非线性=0.023）。阈值效应显示，低体温风险评分与并发TIC之间存在阈值效应（P_{对数似然比检验}=0.007），低体温风险评分≥25分时，评分每增加1分，急诊创伤病人并发TIC的风险增加0.170倍。亚组分析结果显示，低体温风险评分与并发TIC之间的关系受性别、年龄、体质指数、高血压、糖尿病、高脂血症影响不明显（均P_交互>0.05）。

急诊创伤病人低体温风险评分与并发TIC之间存在非线性剂量-反应关系，当低体温风险评分≥25分时，急诊创伤病人并发TIC的风险随评分增高而增加。

探究接受化疗的老年肺癌慢性疼痛病人疼痛灾难化发展轨迹，分析其影响因素，并比较不同轨迹类别病人的体力活动差异。

选取2022年1月—2024年2月在江苏省人民医院接受化疗的213例老年肺癌慢性疼痛病人为研究对象，于病人化疗开始前、化疗中期、化疗结束时、化疗结束后1个月对病人的疼痛灾难化水平进行调查，通过组基轨迹模型识别病人的疼痛灾难化变化轨迹类别，采用Logistic回归分析探讨不同轨迹类别的影响因素，并比较不同轨迹类别病人的体力活动水平。

经模型拟合最终得到低疼痛灾难化组、中疼痛灾难化稳定组、高疼痛灾难化上升组3类疼痛灾难化轨迹。Logistic回归分析结果显示，年龄、疼痛强度、疼痛持续时间、人格特征、焦虑或抑郁、家庭关怀度均是接受化疗的老年肺癌慢性疼痛病人疼痛灾难化轨迹类别的影响因素（P<0.05）。不同类别疼痛灾难化轨迹病人的体力活动得分比较，差异有统计学意义（P<0.05）。

接受化疗的老年肺癌慢性疼痛病人存在3类疼痛灾难化轨迹，医务人员可根据病人疼痛灾难化轨迹的影响因素制定及实施干预方案，以降低病人的疼痛灾难化水平。

探讨不同类型心血管疾病病人与认知衰弱状态转变间的关系。

以2010—2014年美国健康与退休研究（HRS）和2011—2015年中国健康与退休纵向研究（CHARLS）调查结果作为数据来源，采用多状态马尔可夫模型研究心血管疾病对认知衰弱转变的影响。

心血管疾病病人认知衰弱发生率为2.5%，衰弱发生率为8.6%，认知障碍发生率为16.2%。共观察到5 990次状态转变，其中发生恶化的例次占总例次的60.2%，改善例次占总例次的39.8%。心血管疾病共病病人从正常状况发展到身体衰弱的可能性比单病病人更大且改善恶化状态的可能性更低，高血压病人改善恶化状态的可能性较高。

不同类型心血管疾病与认知衰弱的转变关系存在差异，医务人员应关注不同心血管疾病病人的状态转变，及时提供个性化的干预和护理。

探讨早期妊娠丢失（EPL）病人创伤后应激障碍（PTSD）发展轨迹，并分析其影响因素。

采用便利抽样法，于2024年9月—2025年5月选取武汉市某三级甲等医院妇产科门诊就诊的早期妊娠丢失病人为研究对象，于早期妊娠丢失当日、早期妊娠丢失后1个月、早期妊娠丢失后3个月，采用一般资料调查表、创伤后应激检查量表平民版、二元应对量表、知觉压力量表、心理一致感量表、领悟社会支持量表进行调查，采用潜类别增长模型识别病人创伤后应激障碍发展轨迹，通过Logistic回归分析探讨影响因素。

最终纳入405例病人，共识别出早期妊娠丢失病人3种创伤后应激障碍发展轨迹，分别为高创伤应激反应-慢性风险组（113例，27.9%）、低创伤应激反应-持续改善组（230例，56.8%）、高创伤应激反应-快速缓解组（62例，15.3%）。Logistic回归分析结果显示，妊娠方式、流产次数、社会支持、心理一致感、二元应对、压力感知是早期妊娠丢失病人创伤后应激障碍发展轨迹的影响因素（均P<0.05）。

早期妊娠丢失病人创伤后应激障碍发展轨迹存在群体异质性，临床医护人员应及时对早期妊娠丢失病人进行心理筛查，根据不同轨迹的影响因素制定精准的护理措施，以缓解病人的创伤后应激障碍。

分析并阐明护士情绪智力的概念内涵。

系统检索中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库、维普数据库、PubMed、 EMbase、Web of Science、ScienceDirect数据库中关于护士情绪智力的相关文献，根据纳入和排除标准筛选文献，运用Rodgers 演化概念分析法对文献进行分析。

共纳入42篇文献。护士情绪智力的概念属性包括自我认知、社会认知、情绪管理及人际关系管理4个方面；前因分为内部因素（一般人口学特征、个体特征）和外部因素（组织氛围、教育培训和社会支持）；后果主要涉及人际关系、护理质量和职业发展3个方面。

通过Rodgers演化概念分析法明确了护士情绪智力的概念，可为提高护士情绪智力水平提供参考。

探索人工智能在慢性病防控中的研究现状、热点及发展趋势。

检索Web of Science科学引文索引扩展版中人工智能赋能慢性病防控的相关研究，运用R-bibliometrix和VOSviewer对文献进行分析。

共检索获得2016—2025年人工智能赋能慢性病防控相关文献624篇，高频技术关键词为“机器学习”“深度学习”“物联网”等，高频慢性病关键词为“糖尿病”“新型冠状病毒感染”“心血管疾病”等，新兴技术关键词为“大语言模型”“长短期记忆网络”等，新兴病种关键词为“哮喘”等。

人工智能算法与物联网构成了人工智能赋能慢性病防控领域的核心支撑技术，糖尿病、新型冠状病毒感染以及心血管疾病为焦点病种，大语言模型与长短期记忆网络为新兴技术方向，哮喘为新兴热点病种。人工智能已在慢性病防控领域发挥了重要作用。

分析中老年人睡眠时长、认知功能、握力与心血管疾病（CVD）发生风险间的潜在关系。

基于中国健康与养老追踪调查2011年、2013年、2015年、2018年和2020年数据，采用限制性立方样条曲线研究睡眠时长、认知功能和握力与CVD发生风险间的潜在非线性关系，采用Log-Rank检验和Kaplan-Meier曲线分析睡眠时长、认知功能和握力与CVD累积发病率间的关系，采用Cox比例风险模型分析变量间的关联，并分析握力和认知功能在睡眠时长与CVD发生风险间的中介作用。

睡眠时长与CVD发生风险呈U型关系，睡眠时长较短和握力水平较低的中老年人CVD发生风险较高，认知功能可通过握力的中介作用影响CVD发生风险。

中老年人可通过优化睡眠时长、增强肌肉功能等预防CVD发生。

提出一种基于生成对抗网络（GAN）的2D/3D医学影像配准方法，以提升椎骨微创手术导航中影像的空间对齐精度。

基于肺图像联合数据库（LIDC-IDRI）数据构建脊柱术前3D CT与术中2D X线影像的配准框架。通过GAN生成符合椎骨关节约束的形变参数，通过数字重建放射影像（DRR）技术将术前3D CT投影至2D平面生成虚拟X光图像，通过分阶段参数解耦方法进行参数迭代优化，实现2D/3D医学影像配准。以Elastix作为基准方法验证算法性能。

GAN配准算法的平均绝对误差（MAE）、归一化互相关（NCC）及归一化互信息（NMI）均优于开源医学影像配准框架Elastix，GAN配准算法的MAE仅为开源医学影像配准框架Elastix的52.4%，NCC和NMI分别高于开源医学影像配准框架Elastix的10.2%和42.8%。

GAN配准算法通过对抗学习与梯度优化的协同机制，实现了术中影像的高精度、强鲁棒配准。

了解我国中老年人体力活动和抑郁症状对认知障碍的影响。

选取2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中的5 353名中老年人为研究对象，收集基本信息、健康状况、认知和抑郁3个模块中的相关数据。通过单因素和多因素Logistic回归分析，探讨体力活动与抑郁症状对认知障碍的影响。

体力活动、抑郁症状均为中老年人认知障碍的影响因素（均P<0.001），与无抑郁症状且高体力活动组相比，有抑郁症状且高体力活动组、无抑郁症状且低中体力活动组、有抑郁症状且低中体力活动组认知障碍风险均增高（均P<0.001）。

中老年人体力活动、抑郁症状及其联合作用均与认知障碍发生风险有关。应关注中老年人心理健康，促进中老年人体力活动水平提高，以降低其认知障碍发生风险。

编制脑卒中高危人群药物素养自评量表并检验其信效度。

以药物素养概念模型为理论框架，通过文献分析、半结构化访谈、小组讨论、德尔菲专家函询和预调查形成脑卒中高危人群药物素养自评量表。采用便利抽样法，选取河北省石家庄市某社区及某三级甲等综合医院的424例脑卒中高危病人为研究对象，进行量表信效度检验。

脑卒中高危人群药物素养自评量表包括4个维度，共24个条目。量表总体的Cronbach's α系数为0.940，折半信度为0.874，重测信度为0.908。量表条目水平的内容效度指数为0.83~1.00，量表水平的内容效度指数为0.90。探索性因子分析提取4个公因子，累计方差贡献率为63.538%。验证性因子分析结果显示，量表因子结构稳定。

编制的脑卒中高危人群药物素养自评量表具有良好的信效度，可作为脑卒中高危人群药物素养水平的有效自评工具。

汉化护理领域人工智能技术应用态度量表（ASUAITIN ），并检验其信效度。

采用Brislin翻译模型对量表进行翻译，经过文化调适及预调查后形成中文版ASUAITIN。采用便利抽样法选取北京市某三级甲等医院的396名临床护士为研究对象，以检验量表信效度。

中文版ASUAITIN包括积极态度和消极态度2个维度，共15个条目，量表总体的Cronbach's α系数为0.939，折半信度为0.738，重测信度为0.935。平均量表水平的内容效度指数为0.981，条目水平的内容效度指数为0.875~1.000。通过探索性因子分析提取2个公因子，累计方差贡献率为77.402%。验证性因子分析结果显示，各指标数值均在可接受范围。

中文版ASUAITIN信度、效度较好，可用于评估我国临床护士对人工智能技术应用的态度。

汉化助产领域评判性思维量表（CACTiM），并检验其信效度。

基于世界卫生组织翻译原则对原量表进行翻译，并经跨文化调适、认知访谈及预调查形成中文版CACTiM。于2025年2月—3月选取浙江省16所医院的354名在职助产士为研究对象，以检验量表信效度。

中文版CACTiM包括4个维度、25个条目。量表水平的内容效度指数为0.96，条目水平的内容效度指数为0.80~1.00。探索性因子分析共提取4个公因子，累计方差贡献率为62.897%。验证性因子分析结果显示模型拟合良好。量表总体的Cronbach's α系数为0.938，折半信度为0.807，重测信度为0.972。

中文版CACTiM具有良好信效度，可作为我国助产士评判性思维能力的评估工具。

汉化安德森症状评估量表-嵌合抗原受体-T细胞治疗模块（MDASI-CAR），并检验其信效度。

遵循Brislin翻译模型，对原量表进行翻译、文化调试、预调查，形成中文版MDASI-CAR。采用便利抽样法，选取2025年1月-8月天津市某三级甲等医院应用CAR-T细胞疗法的148例血液病病人为研究对象，分析量表的信效度。

中文版MDASI-CAR共28个条目，探索性因子分析结果显示，22个症状评估条目提取6个公因子，累计方差贡献率为66.617%，各条目的因子载荷为0.402~0.887；6个症状干扰评估条目提取2个公因子，累计方差贡献率为71.706%，各条目的因子载荷为0.742~0.905。量表条目水平的内容效度指数（I-CVI）为0.833~1.000，量表水平的平均内容效度指数（S-CVI/Ave）为0.945，量表得分与效度工具得分存在相关性（均P<0.001）。量表总体的Cronbach's α系数为0.930。

中文版MDASI-CAR具有良好的信效度，可用于CAR-T细胞疗法后病人症状严重程度及生活干扰的评估。

汉化人工智能焦虑量表（AIAS），并在医学生中检验其信效度。

基于Brislin翻译模型对AIAS进行直译、回译，通过文化调适和预调查形成中文版AIAS。采用便利抽样法，于2025年3月—4月在湖北省2所医学院选取305名医学生进行调查，评价量表的信效度。

中文版AIAS包含学习、工作替代、社会技术盲点、人工智能配置4个维度，共20个条目。该量表条目水平的内容效度指数为0.876~1.000，平均量表水平的内容效度指数为0.961。探索性因子分析提取4个公因子，累计方差贡献率为81.342%。验证性因子分析结果显示，模型拟合良好。量表总体的Cronbach's α系数为0.951，折半信度为0.734，重测信度为0.795。

中文版AIAS信效度可接受，可作为评估我国医学生人工智能焦虑程度的有效工具。

对失语症生活质量问卷（QLQA）进行汉化并检验其在脑卒中失语症病人中的信度和效度。

采用Brislin翻译模型对QLQA进行翻译，随后进行文化调适、预调查形成中文版QLQA。选取2024年1月1日—2025年5月1日就诊于我院的222例脑卒中失语症住院病人进行问卷调查，检验中文版QLQA的信效度。

中文版QLQA包括3个维度，共37个条目。问卷条目水平的内容效度指数为0.80~0.97，全体一致量表水平内容效度指数为0.939，平均量表水平内容效度指数为0.958。以脑卒中失语症生活质量量表（SAQOL-39g）作为效标，中文版QLQA得分与SAQOL-39g得分的相关系数为0.566（P<0.05）。探索性因子分析提取3个特征值>1的公因子，累计方差贡献率为66.0%。验证性因子分析结果显示，三因子结构方程模型拟合效果良好。问卷总体的Cronbach's α系数为0.952，重测信度为0.969。

中文版QLQA具有良好的信效度，可用于测评脑卒中失语症病人的生活质量。

基于生态系统理论探索欠发达地区留守儿童照顾者的真实养育体验。

采用目的抽样法，选取2024年7月—2025年6月在云南省某县妇幼保健院体检的22名留守儿童照顾者作为研究对象，对其行焦点小组访谈、半结构化深度访谈，并辅以参与式观察法进行观察，采用定向内容分析法与传统内容分析法相结合的方法进行资料分析。

最终归纳出微系统层面的照顾者身心撕裂与韧性缝合体验、中系统层面的撕裂体验、外系统层面的撕裂与有限缝合体验、宏系统层面的撕裂与韧性缝合体验4个核心主题和13个亚主题。

留守儿童照顾者的养育是多重撕裂体验与有限缝合的动态过程，护理人员应在家庭、学校、社区、政策四维支持网络中发挥积极作用，改善照顾者养育体验。

探讨低血糖生成指数（GI）膳食联合抗阻运动在妊娠期糖尿病（GDM）病人中的应用效果。

选取2024年6月—12月在河西学院附属张掖人民医院产前检查并分娩的GDM病人为研究对象，采用随机数字表法将病人分为观察组与对照组，对照组接受常规生活方式管理，观察组在常规生活方式管理基础上实施低GI膳食联合抗阻运动。对病人的糖脂代谢指标［空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、餐后2 h血糖（2 hPG）、空腹胰岛素（FINS）、胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）］、脂肪因子［瘦素（LEP）、脂联素（ADPN）、可溶性瘦素受体（sLR）、LEP/ADPN（L/A）］及分娩结局［妊娠期高血压、胎膜早破、剖宫产、早产、产后2 h累计失血量、巨大儿、胎儿宫内窘迫、新生儿窒息、新生儿低血糖、1 min Apgar评分］进行监测。

最终观察组46例病人完成干预，对照组45例病人完成干预。干预后观察组FBG、2 hPG、HbA1c、TC、TG、LEP、L/A、FINS、HOMA-IR均低于干预前及同期对照组，ADPN、sLR均高于干预前及同期对照组，剖宫产、巨大儿、新生儿窒息等事件发生率均低于对照组，产后2 h累计失血量少于对照组，1 min Apgar评分高于对照组（均P<0.05）。

低GI膳食联合抗阻运动可通过提升胰岛素敏感性、优化糖脂代谢指标、调节脂肪因子网络平衡，改善GDM病人代谢状态。

探究乳腺癌淋巴水肿病人疾病感知体验。

采用现象学研究方法，对2024年6月—7月在江苏省某三级甲等医院淋巴水肿门诊就诊的15例乳腺癌淋巴水肿病人进行半结构化访谈，采用Colaizzi 七步分析法分析访谈资料。

共归纳获得6个主题，即认识到疾病的持久性、症状缓解增强治疗信心、主动调适与应对疾病、缺乏疾病严重性的正确感知、缺乏对疾病的掌控感、存在身心不适症状和生活困扰。

乳腺癌淋巴水肿病人普遍缺乏对疾病严重性的正确认知，医务人员应加强病人的健康教育，缓解其身心不适症状，提升其治疗信心和自我管理能力，增强其对疾病的掌控感。

基于正念技术的团体课程在不明原因复发性流产（URSA）女性中的应用效果。

选取2022年1月—6月在我院生殖医学中心就诊的60例URSA女性为研究对象，采用随机数字表法将URSA女性分为干预组和对照组，每组30例。对照组接受常规治疗及心理健康教育，干预组接受常规治疗、心理健康教育及基于正念技术的团体课程干预。于干预前及干预6周后采用正念五因素量表（FFMQ）、抑郁自评量表（SDS）、焦虑自评量表（SAS）、生育压力量表（FPI）、生育生活质量量表（FertiQoL）对URSA女性进行评价。

研究期间对照组有2例URSA女性退出研究，干预组有5例URSA女性退出研究，最终对照组有28例URSA女性完成研究，干预组有25例URSA女性完成研究。干预6周后，干预组SDS总分、SAS总分及FPI总分较干预前降低（均P <0.05），FertiQoL总分、FFMQ总分较干预前升高（均P<0.05）；且干预组SDS总分、SAS总分低于同期对照组（均P<0.05），FertiQoL总分、FFMQ总分高于同期对照组（均P<0.05）。干预6周后，干预组的FFMQ总分与SDS总分、SAS总分、FPI总分呈负相关，与 FertiQoL总分呈正相关（均P<0.05）。

正念干预对URSA女性正念水平具有提升作用，对URSA女性心理困扰、生活质量具有改善作用。

探讨护理院在安宁疗护服务中存在的不足，并提出相应对策。

基于扎根理论，运用Nvivo 12.0对钦州市某护理院2020—2023年的82份安宁疗护病历进行文本分析。

护理院在服务实施中存在护理院职能缺位、转介机制不完善、服务呈现趋同化、社会资源未能充分利用的问题。

应准确定位护理院职能并强化人员技能水平，健全转介机制并贯通合作生产体系，实施服务差异化策略并挖掘护理院服务优势，充分整合社会资源并推进医养融合服务发展，满足人民日益增长的临终护理需求。

系统梳理人类免疫缺陷病毒（HIV）感染者童年不良经历（ACEs）的流行病学特征及ACEs与健康结局的关联。

以澳大利亚乔安娜布里格斯研究所（JBI）循证卫生保健中心的范围综述指南为指导，系统检索PubMed、Cochrane Library、CINAHL、EMbase、Web of Science、中国知网、万方数据库和中国生物医学文献数据库8个数据库，对纳入文献进行内容提取、汇总和分析。

共纳入32篇文献，研究最多的ACEs类型是性虐待，其次是身体虐待、情感虐待。数据分析发现，82.5%~95.0%的HIV感染者至少经历1次ACEs，39.5%~42.0%的个体经历≥4次ACEs。ACEs对HIV感染者健康结局及风险行为的影响包括生理、心理、社会功能、物质使用、性行为风险方面。

ACEs与HIV感染者健康结局及高风险行为之间存在一定关联，但目前关于ACEs与HIV感染者的研究不足，未来需进一步深入研究。

对大语言模型在慢性病自我管理领域的应用进行范围综述，为开展后续研究提供参考。

以澳大利亚乔安娜布里格斯研究所的范围综述指南为框架，检索中国知网（CNKI）、万方数据库、维普数据库、PubMed、EMbase、Web of Science核心数据库，并进行文献筛选及数据提取。

共纳入10篇文献，汇总信息结果显示，大语言模型在慢性病自我管理中的应用形式包括聊天机器人、智能交互式信息支持系统、结合医疗数据的精准推荐系统、集成式图像-语言系统；内容要素包括提供疾病知识和自我管理技能指导、运动管理、饮食管理、服药管理、日常生活活动管理、健康数据监测、与医护人员沟通、提供心理支持；应用效果主要涉及自我管理能力指标、症状指标、可行性指标及其他指标。

大语言模型可提升病人自我管理能力，改善症状指标和心理状态，具备较高的可行性与病人接受度。但现有研究存在干预深度不足、病种覆盖局限及伦理风险等问题。未来需结合专科特点优化模型功能设计，强化伦理与隐私保护机制，探索大语言模型在慢性病管理中的可持续性，以促进病人疾病康复，改善病人生活质量。