挑战100天，每天一个选题思路｜脑卒中患者疲劳相关研究｜Day97

中华护理杂志》期刊在2024年第19期发表了一篇文献，题目是《脑卒中患者疲劳轨迹的潜在类别及影响因素分析》（Potential categories and influencing factors of fatigue trajectories in stroke patients）。

文献围绕脑卒中后疲劳这一常见且复杂的问题进行了深入探讨，意在为临床护理实践提供依据。研究以脑卒中患者的疲劳变化轨迹为中心，分析了其潜在的类别及影响因素。研究对象为浙江省丽水市某三级甲等综合医院康复科的脑卒中患者，共计265例，其中232例最终纳入分析。调查中，研究团队通过疲劳严重度量表、健康行为量表和睡眠质量指数等测评工具，跟踪记录了患者在发病后不同时间节点的疲劳水平，结合潜类别增长模型识别出4种疲劳轨迹，即“持续疲劳组”、“疲劳升高组”、“疲劳缓解组”以及“无疲劳组”。

文章的研究结果表明，脑卒中患者的疲劳轨迹存在显著的群体异质性。其中，“持续疲劳组”约占19%，表现为自发病起疲劳程度一直维持在较高水平；“疲劳升高组”占比为5.6%，其疲劳程度随时间推移逐渐增加；“疲劳缓解组”约占31%，在康复过程中疲劳症状有所减轻；而“无疲劳组”占44.83%，其疲劳水平在整个观察期内保持较低。研究通过Logistic回归分析进一步揭示了影响疲劳轨迹的关键因素，包括患者的年龄、文化程度、健康行为以及睡眠质量，这些变量对脑卒中后疲劳的变化轨迹有显著影响。年龄较大、文化程度较低、健康行为不良以及睡眠质量差的患者更容易形成持续或加重的疲劳模式。

这项研究的结论指出，脑卒中患者的疲劳轨迹可分为四种变化模式，反映出不同患者群体在疲劳反应上的差异。该发现强调了卒中后疲劳管理的个性化需求，提示护理人员应根据患者的具体疲劳轨迹特点制定有针对性的干预措施。例如，对于“持续疲劳组”患者，护理干预应着重于缓解持久疲劳带来的生理和心理压力；而“疲劳升高组”患者则需要及时的应对措施，以防止疲劳进一步恶化。健康行为指导和睡眠质量的改善被视为潜在的干预方向。

1. 基于疲劳轨迹分组的个性化护理干预方案开发

   针对脑卒中患者的不同疲劳轨迹分组开展个性化护理方案的设计研究。该研究将深入探索如何根据“持续疲劳组”、“疲劳升高组”、“疲劳缓解组”及“无疲劳组”患者的疲劳特征提供精准的护理干预。研究将探讨不同干预方式（如运动、营养支持、心理干预等）对各类疲劳组的有效性，从而为未来护理提供个性化指导。通过优化护理方案，期待在临床实践中提高患者康复质量、改善生活质量，减少卒中后慢性疲劳的发生。

2. 健康行为干预对脑卒中后疲劳患者的长期影响研究 

   通过建立系统的健康行为干预计划，以探讨其对卒中患者疲劳轨迹的长期影响。本研究着眼于改善患者的日常生活方式，如锻炼频率、营养管理、作息规律等，分析健康行为的转变对疲劳的缓解效果及疲劳轨迹的潜在改善。研究将聚焦于健康行为在短期与长期的效果差异，探索行为干预是否有助于阻止疲劳恶化，尤其是对“持续疲劳组”和“疲劳升高组”患者的影响，为卒中后健康行为干预的开展提供科学依据。

3. 睡眠质量改善对卒中后疲劳的缓解作用研究  

   睡眠质量已被证明与疲劳轨迹密切相关，如何通过护理干预改善患者的睡眠质量，以缓解卒中后的疲劳感成为本研究的焦点。该研究将实施针对性的睡眠管理计划，例如睡眠环境优化、睡眠卫生教育和松弛技术应用，探讨这些干预措施对不同疲劳组患者的帮助效果。通过评估干预前后患者的疲劳感及睡眠质量变化，为护理人员提供更科学的护理策略，为卒中后疲劳管理找到更可行的干预路径。

4. 脑卒中后疲劳轨迹的早期预测与干预模型构建  

   构建疲劳轨迹的预测与干预模型，以期在卒中康复早期识别高风险疲劳患者，进行早期护理干预。本研究将分析疲劳轨迹的影响因素，并根据年龄、文化程度、健康行为及睡眠质量等变量建立预测模型。通过在临床中验证预测模型的可行性，研究如何在康复的早期阶段实施个性化干预，减轻疲劳的负担，减少长期疲劳对生活质量的影响，为临床护理提供精准预测和预防方法。

5. 多维度干预对卒中后疲劳患者的综合护理效果评估 

   本研究旨在探讨多维度干预对卒中后疲劳患者的综合护理效果，特别是对“持续疲劳组”及“疲劳升高组”患者的缓解作用。研究将结合心理支持、体能训练、睡眠管理、饮食营养等多方面的干预措施，分析各项干预在缓解疲劳、提升生活质量方面的综合效果。通过多角度的护理干预，期望建立更全面的卒中后疲劳管理方法，为临床提供复合性护理干预的证据支撑。

6. 健康行为指导对脑卒中后疲劳症状的影响研究  

   该研究将关注健康行为指导对脑卒中患者疲劳症状的改善效果，探索行为干预在卒中后疲劳管理中的作用。通过科学规划日常活动、定制化饮食建议以及适度运动等方式，研究健康行为改变对患者疲劳感的缓解和生活质量提升的实际影响。此研究将揭示健康行为指导在疲劳管理中的具体作用，为卒中后患者的全面康复提供有力的护理策略依据。

7. 睡眠质量改善方案对卒中后疲劳患者的临床应用效果分析  

   睡眠质量对脑卒中患者的疲劳症状有显著影响，本研究将评估不同睡眠质量改善方案在卒中后疲劳患者中的应用效果。研究将考察睡眠卫生教育、环境优化、放松训练等干预方式对疲劳缓解的作用，为不同疲劳组患者提供精准的睡眠质量管理方案。通过干预前后的疲劳水平对比分析，此研究期望为临床提供科学的睡眠管理方案，有效缓解卒中后疲劳症状。

8. 综合行为干预在卒中后疲劳管理中的效果研究  

   综合行为干预结合健康行为、睡眠质量和心理支持等多方面，可能是缓解卒中后疲劳的有效策略。本研究将通过多维度行为干预，探讨对不同疲劳轨迹患者的综合效果。具体包括制定个性化健康计划、睡眠管理和心理支持干预的整合应用，研究其对疲劳感、情绪状态以及整体生活质量的影响，以帮助护理人员在实践中有效管理卒中后疲劳。

9. 健康行为自我管理对卒中后慢性疲劳的缓解作用 

   研究将围绕卒中患者的自我健康行为管理，探讨其对慢性疲劳的缓解效果。通过指导患者在日常生活中形成积极的健康行为习惯，特别是在饮食、运动及休息等方面的管理，以减轻慢性疲劳的症状。研究期望为卒中患者提供可行的自我管理方法，帮助患者在康复期内提高生活质量，减少疲劳对日常生活的负面影响。

10. 心理支持干预对脑卒中患者疲劳轨迹的影响研究 

   心理因素在疲劳管理中扮演着重要角色，本研究将关注心理支持对脑卒中后疲劳轨迹的影响。研究通过心理辅导、情绪管理、团体支持等方式，分析心理干预对不同疲劳轨迹患者的缓解效果。研究期望揭示心理支持在卒中后疲劳管理中的实际效果，并为护理人员提供心理干预的科学依据，协助患者更好地应对和管理长期疲劳问题。

11. 基于多因素的卒中后疲劳轨迹预测模型开发与验证 

   该研究将围绕脑卒中后疲劳轨迹的早期识别，构建一个基于多因素的预测模型。通过分析年龄、文化程度、健康行为和睡眠质量等变量对疲劳的影响，研究将建立一个适用于早期识别疲劳风险的模型。该模型的开发和验证将为护理人员提供一种快速、科学的工具，使其能够在卒中后早期阶段对患者的疲劳轨迹做出初步预测，帮助制定更有针对性的护理干预方案，减轻患者的疲劳症状并改善整体康复效果。

12. 卒中后患者疲劳发展轨迹的个性化预测模型研究 

   本研究旨在开发一个基于患者个体特征的疲劳轨迹预测模型。通过收集患者的基础数据（如年龄、文化程度）以及健康行为和睡眠质量等信息，模型将实现对不同患者疲劳变化的个性化预测。该模型将帮助护理人员在早期识别易疲劳群体，并为不同轨迹类别患者提供针对性护理。研究的成果将有助于精准护理干预的实施，使护理更加个性化，提升卒中后疲劳管理的科学性与有效性。

13. 结合健康行为评估的卒中后疲劳轨迹预测模型构建 

   针对健康行为对卒中后疲劳的影响，本研究将结合健康行为评估，构建一个疲劳轨迹预测模型。通过对健康行为的详细调查与评估，研究将分析其与疲劳变化轨迹的相关性，并将其纳入预测模型中。该模型将帮助护理人员在早期筛查高疲劳风险患者，特别是那些可能发展为“持续疲劳组”的患者，为健康行为干预提供科学依据，协助患者更好地管理疲劳。

14. 基于机器学习的卒中后疲劳轨迹预测模型应用研究  

   本研究将探索如何通过机器学习技术构建脑卒中后疲劳轨迹预测模型。通过收集和分析患者的年龄、文化水平、健康行为及睡眠质量数据，机器学习算法将用于识别疲劳变化模式及影响因素。该模型的建立将帮助护理人员快速预测患者的疲劳轨迹类型，实现精准护理。此研究将展示机器学习在护理预测领域的应用前景，为现代护理中的智能辅助决策提供数据支持。

15. 动态疲劳评估系统的构建：基于疲劳轨迹预测的实时护理工具  

   研究将着重构建一个能够动态评估卒中患者疲劳轨迹的实时护理工具。结合预测模型的构建与移动应用技术的发展，该系统将实现对患者疲劳轨迹的实时监测和预测。研究将帮助护理人员及时获取疲劳变化趋势，为早期护理干预提供数据支持，使护理人员能够灵活调整护理方案，满足患者的动态需求，并最终提升卒中后护理质量。