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为探讨痴呆早期诊断难题，研究人员开展全科医疗中医务助理（MAs）使用平板电脑认知测试的定性研究。对 7 名全科医生（GPs）、6 名 MAs 及 8 名患者访谈发现，三方均认可该模式，但存在时间、沟通等障碍，为优化痴呆诊疗流程提供依据。
论文解读
研究背景
随着全球老龄化加剧，痴呆已成为严重公共卫生问题。据世界卫生组织数据，2020 年全球约 5500 万人患痴呆，每年新增近 1000 万例，预计 2050 年将达 1.32 亿例。德国作为老龄化程度较高的国家，约有 180 万痴呆患者，每年新增 36 万 - 44 万例。全科医生（GPs）是痴呆早期识别的 “第一道防线”，但受限于时间压力、症状隐匿性、资源不足及患者病耻感等因素，德国全科医疗中痴呆诊断常滞后，约半数患者未被及时识别。
传统认知筛查工具如简易精神状态检查（MMSE）和蒙特利尔认知评估（MoCA）依赖医生操作，耗时且难以规模化推广。数字化技术为解决这一困境提供了新方向：平板电脑（tablet）辅助的认知测试可通过标准化流程、自动评分及任务 delegation（ delegation）给医务助理（MAs），缓解全科医生负担。然而，这一创新模式在真实医疗场景中的可行性、用户接受度及潜在障碍尚不明确。为此，德国维滕 / 黑尔德克大学（Witten/Herdecke University）等机构的研究团队开展了 iCreate 可行性研究，旨在评估 MAs 使用平板电脑进行认知测试的效果，相关成果发表于《BMC Primary Care》。
研究方法
研究采用定性访谈法，纳入德国波恩及莱茵 - Sieg 区 10 家全科诊所，对 7 名 GPs、6 名 MAs 及 8 名接受测试的患者进行半结构化访谈。访谈内容围绕对平板电脑测试的接受度、用户体验及长期实施的利弊，采用 MAXQDA 软件进行内容分析，遵循 COREQ 报告规范。
样本特征显示，MAs 均为女性（18-59 岁），GPs 以 35-59 岁为主（6/7），患者年龄 60-89 岁，男女均衡，半数患者熟悉平板电脑使用。
研究结果
1. 接受度：多方认可与协作潜力
- 医务助理（MAs）：认为测试任务增加了工作多样性，提升了与患者的互动深度。患者常因信任 MAs 而更愿意分享担忧，如 MA 1 提到 “与患者建立了不同于医生的沟通层面，更易展现 empathy（同理心）”。
- 患者：因记忆担忧、家族史等主动参与测试，87.5% 表示愿意推荐给他人。熟悉的 MAs 操作测试使患者感到安心，如 P5 指出 “MAs 有更多时间陪伴，缓解了医生的时间压力”。
- 全科医生（GPs）：肯定任务 delegation 的价值，认为平板电脑的结构化流程（如预设问题、自动计分）解放了医疗资源，同时促进团队协作。GP 2 提到 “MAs 参与诊断过程，增强了他们的角色认同感”。
2. 用户体验：技术便利与改进空间
- 操作可行性：MAs 普遍认可平板电脑的易用性，多次操作后信心提升，但存在麦克风识别障碍（如含 “F” 音单词需手动输入）及网络不稳定问题。患者对触屏操作接受度高，即便不熟悉技术者也能完成，仅少数提出纸笔替代需求。
- 任务适配性：患者认为测试任务难度适中，但部分存在时间压力（如限时绘图）。GPs 观察到年轻 MAs 因 “数字原生” 优势更适应技术操作，而老年患者对平板电脑的接受度高于预期。
3. 长期实施的利弊：潜力与挑战并存
- 潜在优势：
- 效率提升：MAs 可承担初步筛查，缩短患者等待专科转诊的时间，如 MA 1 指出 “通过早期诊断，能更快连接记忆诊所等专科资源”。
- 角色强化：全科诊所通过标准化测试成为痴呆初筛枢纽，增强患者对基层医疗的信任。
- 现存障碍：
- 资源限制：测试耗时与诊所有限的人力冲突，且当前德国医保体系对认知测试的偿付（remuneration）不足。
- 协作缺口：GPs 与专科医生间缺乏实时数据共享机制，如部分患者转诊后，诊所难以获取后续诊疗信息。
研究结论与讨论
本研究首次系统揭示了德国全科医疗中平板电脑认知测试的多方体验，证实其高接受度与临床可行性。MAs 作为 “一线筛查者” 的角色潜力显著，可缓解 GP 负担并提升早期诊断率。然而，技术优化（如语音识别准确性）、跨学科协作机制（如电子病历互通）及政策支持（如医保支付改革）是规模化推广的关键。
研究同时指出，尽管患者对技术接受度较高，但仅 20% 德国 65 岁以上人群常规使用平板电脑，提示需关注数字鸿沟问题，未来可通过针对性培训（如老年友好型界面设计）提升普及性。此外，部分患者拒绝测试结果后的进一步诊断，可能与病耻感或对治疗绝望感相关，需纳入心理社会支持干预。
iCreate 研究为全球基层医疗数字化提供了 “德国样本”，其经验表明：通过任务 delegation与技术赋能，全科诊所可成为痴呆防控的核心节点。未来需纵向研究验证该模式对患者预后的实际影响，并探索人工智能（AI）在数据分析中的应用，以进一步提升筛查效能。
（全文约 2000 字，基于原文数据提炼，专业术语均标注英文缩写并保留上下标格式）
