迪力那尔・买合买提

目的：构建并验证适用于冠心病重症监护病房（CCU）的压疮风险动态评估体系，探究其在优化护理干预策略、降低压疮发生率及提升护理质量方面的应用价值。方法：采用前瞻性随机对照研究，选取2024年1月-2024年12月于我院CCU收治的140例患者，随机分为对照组（70例）与实验组（70例）。对照组采用传统Braden量表进行静态压疮风险评估及常规护理；实验组基于物联网与人工智能技术，整合患者血流动力学参数、营养代谢指标、皮肤生理状态及临床护理数据，构建动态评估模型，并依据评估结果实施阶梯式个性化干预。结果：实验组压疮发生率为3.14%（2/70），显著低于对照组的18.57%（13/70）（P<0.001）；压疮平均愈合时间较对照组缩短4.2天（P<0.001）；护理资源使用效率提升27.6%（P<0.001）。结论：压疮风险动态评估体系通过多源数据融合与智能决策支持，实现了CCU压疮风险的精准预判与高效干预，显著降低压疮发生率，缩短愈合周期，优化护理资源配置。该模式为重症护理领域压疮管理提供了创新范式，具有重要的临床推广价值与理论创新意义。

压疮风险；动态评估；CCU护理；物联网技术；人工智能；阶梯式干预；护理质量

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