P1046﹥《护理硕士研究生使用人工智能生成内容工具体验的质性研究》

概述：了解护理硕士研究生使用人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content,AIGC）工具的真实体验，探索相关驱动和阻碍因素，为提高研究生的数智素养提供参考。采用描述性质性研究方法，于2024年2月—4月对14名护理硕士研究生进行半结构式访谈，将访谈录音转录成文本，运用主题分析法对访谈资料进行分析。结果共提炼3个主题：对AIGC工具产生浓厚兴趣，使用AIGC工具的获益感，使用AIGC工具的顾虑。结论：护理硕士研究生拥抱和接受AIGC工具在其科研中发挥辅助作用，在促进自主学习、提升学术写作水平等方面获益，但信息可靠性、可获得性、安全隐患等构成使用AIGC工具的障碍，这些结果为护理教育者构建人工智能时代背景下提升护理研究生数智素养的教育策略提供了参考。

作者简介：刘婷，女，博士，副教授，青岛大学护理学院，E-mail：liuting201516@163.com。

王爱敏，硕士，教授，青岛大学护理学院，E-mail：mdr613@163.com。

引用：刘婷,杨富国,等. 护理硕士研究生使用人工智能生成内容工具体验的质性研究[J]. 中华护理教育,2024,9: 1046-1051.

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P1076﹥《生成式人工智能在护理模拟教学中的潜在应用价值、挑战和展望》

概述：生成式人工智能技术快速发展，这也为护理模拟教学的发展提供了机遇。该文从模拟教学的各个环节入手，聚焦于生成式人工智能在护理模拟教学领域的潜在应用价值，包括提高模拟教学设计效率、生成个性化的模拟前准备资源、助力编写多媒体形式的模拟教学案例脚本、创设高度逼真的安全性模拟环境、利用人机交互技术实现沟通模拟训练、提供连续的过程性模拟教学反馈，展示了其在增强教学效果、促进学生技能精进方面的巨大潜力。同时，该文客观审视了伴随技术应用而来的挑战，并提出了相应的应对策略，从而最大化地发挥生成式人工智能在护理模拟教学中的潜在价值，进一步推动护理模拟教学质量的全面提升，为培养高素质的护理人才贡献力量。

作者简介：王雅琦，女，硕士，实验师，山东大学护理与康复学院，E-mail：wangyq@sdu.edu.cn。

王克芳，博士，教授，山东大学护理与康复学院，E-mail：wangkf@sdu.edu.cn。

引用：王雅琦,高洁,王克芳. 生成式人工智能在护理模拟教学中的潜在应用价值、挑战和展望[J]. 中华护理教育,2024,9: 1076-1081.

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P1141﹥《乳腺癌内分泌治疗患者的同期症状网络分析》

概述：通过调查乳腺癌内分泌治疗患者症状困扰的发生情况及症状困扰程度，构建同期症状网络，以识别核心症状及症状群，为精准化症状管理提供参考。采用便利抽样法选取保定市某三级甲等医院2023年2月—11月门诊及肿瘤内科日间病房的乳腺癌内分泌治疗患者，共纳入330例。采用中文版乳腺癌预防试验症状量表（the Chinese Breast Cancer Prevention Trial Symptom Scale,C-BCPT）对患者进行症状评估，运用主成分分析法提取症状群，通过R语言构建症状网络，并计算中心性指标。结果：困扰发生率超过50%的症状是疲倦（60.0%）、体重增加（60.0%）、潮热（60.0%）、关节疼痛（52.1%）；提取了认知/疲乏、肌肉骨骼/血管舒缩、性问题3个症状群；在症状网络中，强度最大的症状是不易集中精神（r S=1.09），认知/疲乏症状群的平均强度最大（rS=0.92）；桥梁强度前3位症状为疲倦（rBS=0.29）、体重增加（rBS=0.23）、对性缺乏兴趣（r BS=0.22）。结论：乳腺癌内分泌治疗患者存在多种症状，不易集中精神是患者最核心的症状，认知/疲乏症状群为核心症状群，疲倦、体重增加、对性缺乏兴趣是网络分析中的桥梁症状。医护人员可针对核心症状和症状群及桥梁症状制订精准化的干预措施，提高症状管理效能，改善症状管理结局。

作者简介：和晓歌，女，本科（硕士在读），河北大学护理学院，E-mail：hexiaoge2022@163.com。

路潜，博士，教授，北京大学护理学院，E-mail：luqian@bjmu.edu.cn。

引用：和晓歌,李欢溪,等. 乳腺癌内分泌治疗患者的同期症状网络分析[J] . 中华护理教育,2024,9: 1141-1147.

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