智能手机依赖与数字遗忘症对护理学生身心健康的影响：人工智能时代的新挑战

为解决护理学生在人工智能时代面临的智能手机依赖(Dependency)、数字遗忘症(Digital Amnesia)及躯体症状(Somatic Symptoms)问题，研究人员开展了一项横断面研究。通过对埃及6所大学的495名护理学生调查发现，智能手机依赖程度为低至中度，数字遗忘症呈中度，而躯体症状水平极高。研究证实AI使用与智能手机依赖显著相关(P<0.000)，且依赖程度与数字遗忘症(P<0.001)和躯体症状(P<0.000)存在统计学关联。该研究为制定数字健康干预策略提供了实证依据，对改善护理教育质量具有重要意义。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，智能手机已成为现代人不可或缺的"外接大脑"。从存储联系人信息到设定日程提醒，从即时通讯到知识获取，这些口袋里的智能设备正在悄然改变人类的认知方式和行为模式。然而，这种便利背后潜藏着令人担忧的问题——当人们过度依赖电子设备存储信息时，是否会导致自身记忆能力的退化？这一问题在被称为"数字原住民"的年轻群体中尤为突出，尤其是处于高强度学习压力下的护理专业学生。

随着人工智能(AI)技术在教育领域的快速渗透，护理学生的学习方式正经历革命性变革。ChatGPT、智能翻译等AI工具成为他们完成课业的新宠，但同时也加剧了学生对智能设备的依赖。更令人担忧的是，既往研究表明，过度使用智能设备可能与记忆力减退（即数字遗忘症）和头痛、疲劳等躯体症状密切相关。然而，关于AI技术如何影响护理学生的设备依赖行为，以及这种依赖与认知功能、身体健康之间的关联，尚未有系统研究。

针对这一知识空白，开罗大学护理学院的研究团队开展了一项开创性研究，成果发表在《BMC Nursing》期刊。该研究首次在埃及护理学生群体中系统评估了智能手机依赖、数字遗忘症和躯体症状的流行状况，并深入探讨了AI技术在这一关系中的作用。研究团队采用横断面设计，通过在线问卷收集了495名来自3所公立和3所私立大学护理学生的数据，使用人工智能使用问卷、数字遗忘症量表(Digital Amnesia Scale)、手机依赖测试(TMD)和躯体症状量表-8(SSS-8)等标准化工具进行评估。

研究方法的关键在于多维度评估工具的联合应用。研究人员采用便利抽样法，通过WhatsApp和Facebook平台发放电子问卷，确保数据收集的高效性和广泛性。统计分析方法包括描述性统计、Pearson相关性分析和线性回归分析，全面考察变量间的复杂关系。研究特别关注不同院校类型（公立vs私立）和学生教育水平对研究结果的潜在影响。

研究结果部分呈现了丰富的数据发现。在人口学特征方面，样本以女性(59.8%)和21-23岁群体(48.1%)为主，81.2%为未婚状态，83.9%来自公立院校。AI使用模式显示，71.3%的学生将AI同时用于娱乐和学习，ChatGPT是最常用应用(55%)。值得注意的是，政府院校学生AI使用频率(45.3%)与私立院校(48.8%)存在显著差异(P=0.020)。

关于核心研究变量，结果显示护理学生的智能手机依赖呈现两极分化：46.3%为低依赖，42.0%为中度依赖。数字遗忘症方面，64.9%学生处于中度水平，而躯体症状的严重程度令人震惊——47.5%学生报告"极高"水平的症状。相关性分析揭示了关键发现：AI使用与智能手机依赖显著相关(r=0.16, P<0.000)，而智能手机依赖又与数字遗忘症(r=0.14, P<0.001)和躯体症状(r=0.38, P<0.000)存在显著关联。回归分析进一步证实，AI使用对智能手机依赖具有显著正向影响(B=3.6, t=3.7, P=0.000)。

人口学差异分析发现了若干有意义的结果。数字遗忘症在私立院校学生中更严重(P<0.049)，而智能手机依赖程度随年龄增长而加重(P<0.012)。躯体症状的性别差异尤为突出，女性得分显著高于男性(P<0.000)，且高年级学生症状更为严重(P<0.000)。这些发现为针对性干预提供了重要依据。

在讨论部分，研究人员将发现置于更广阔的理论背景中。与既往研究一致，该研究证实了中度智能手机依赖在护理学生中的普遍性，但强调了AI技术对这一现象的加剧作用。数字遗忘症的高发率印证了"谷歌效应"（即依赖外部存储导致记忆减退）在数字时代的延伸。躯体症状的严重程度则揭示了心理压力通过身体表现的转化机制，这一发现在护理教育高压环境下具有特殊意义。

该研究的创新性在于首次在埃及护理学生群体中建立了AI使用-设备依赖-认知功能-躯体健康的完整证据链。研究结果对护理教育实践具有直接指导意义：建议将数字健康课程纳入护理课程体系，推行"数字排毒"实践，并针对女性和高年级学生开展针对性干预。未来研究可扩展至纵向设计，以明确变量间的因果关系，并探索跨文化差异。

这项研究为理解数字时代护理学生面临的新挑战提供了重要实证基础，其发现不仅对改善护理教育质量具有现实意义，也为制定数字健康公共卫生政策提供了科学依据。在AI技术迅猛发展的背景下，如何平衡技术创新与人文关怀，将成为未来护理教育领域的重要议题。