本研究由彭剑虹、须琼英、谭火珍、何晓艳、陈俊寅、杨新、王秀珍、刘宝恩等作者共同完成，作者单位包括四川省广元市精神卫生中心（四川省广元市第三人民医院）老年精神科及护理部。研究论文《5g网络背景下失智失能老人管理模式的构建与应用研究》发表于《河北医药》2025年第47卷第7期，项目来源为四川省护理科研课题（编号：20230101010037）。
随着全球人口老龄化加剧，失智失能老人（mentally disabled elderly）数量快速增长，这类群体因身体或认知能力受限，需要更全面、高效的护理管理模式。传统护理模式存在资源不足、信息不对称、响应速度慢等问题，难以满足需求。5G网络凭借高速率、低时延、大容量等特点，为远程医疗、实时监测及数据驱动决策提供了技术支撑。本研究旨在探讨基于5G网络的护理管理模式在降低跌倒风险、改善生命体征及心理状态等方面的应用效果，以提升失智失能老人的生活质量。
选取2022年5月至2024年5月广元市精神卫生中心收治的120例失智失能老年患者，随机分为观察组和对照组，每组60例。纳入标准包括：年龄≥60岁、具备自主行走能力（含辅助设备）、资料完整；排除标准为伴随精神行为异常、严重心肺肾疾病或依从性差者。两组基线资料无统计学差异（p>0.05）。
比较两组在护理1、3、6个月后的以下指标：
- 跌倒发生率：记录跌倒事件次数。
- 生命体征：包括心率、脉率、呼吸频率。
- 跌倒风险自评得分：采用标准化量表评估。
- 平衡能力：通过四阶段平衡测试（Four-Stage Balance Test, 4-SBT）和30秒椅子坐立测试（30-Second Chair Stand Test, 30s-CST）评估。
- 心理状态：采用汉密尔顿焦虑量表（Hamilton Anxiety Scale, HAMA）和贝克抑郁问卷（Beck Depression Inventory, BDI）评分。
使用SPSS 22.0进行统计处理，计量资料以均数±标准差表示，组间比较采用t检验；计数资料以率（%）表示，组间比较采用χ²检验，p<0.05为差异有统计学意义。
本研究证实，基于5G网络的护理管理模式通过实时监测、数据驱动决策及多学科协作，可有效降低失智失能老人的跌倒风险、改善生命体征及心理状态。其科学价值在于：
1. 技术创新：整合5G与智能设备，实现护理流程的精准化和自动化。
2. 临床意义：为老年护理提供了可推广的高效解决方案，尤其适用于资源有限的地区。
3. 社会效益：减轻家庭及社会照护负担，提升弱势群体的生活质量。
研究还提出异常体征预警机制，通过设定阈值实现风险早期干预，为智能护理系统的开发提供了实践依据。参考文献中引用的国内外研究（如Jiang等2022年关于城乡失能老人需求的研究）进一步支持了本研究的现实必要性。