FBM在护理干预中的构建、应用与未来展望

■河南科技大学护理学院 张雅怡

基于福格行为模型(Fogg Behavior Model, 简称FBM)的护理干预策略近年来在护理学领域受到广泛关注。该模型由B.J.Fogg提出，其核心观点认为，行为的发生需同时具备动机(Motivation)、能力(Ability)和提示(Prompt)三大要素(B=MAP)。FBM为系统化设计和评估健康行为的干预提供了清晰的理论框架，尤其适用于需要长期维持健康行为的护理场景。

在慢性病管理方面，FBM被用于提升患者的自我管理能力与治疗依从性。例如，在糖尿病管理中，基于FBM开发的移动健康应用程序通过个性化目标设定、简化监测流程和推送用药提醒，使患者动机与实践能力得到有效增强，并设有鼓励反馈机制，使患者将行为坚持下去。

在康复护理中，FBM指导下的产品设计通过结构化任务分解、家庭参与式训练和进度可视化提示，显著提升了听障儿童、自闭症患儿等群体的康复参与度与训练效果。研究表明，将FBM应用于腹膜透析患者的血磷管理，可通过色彩标识饮食方案与智能提醒系统，使血磷达标率节节升高。

在围手术期护理中，FBM有助于缓解患者焦虑并增强其配合意愿。在针对甲状腺癌术后患者重返工作的干预方案中，从术前沟通、伤口护理到营养支持等多环节融入FBM要素，可强化患者的主动参与动机与自我管理能力。同类型研究在剖宫产孕妇中也验证了FBM在减轻手术焦虑、提升护理配合度方面的有效性。

此外，FBM在公共卫生领域如HPV疫苗接种推广、社区心脏事件高危人群健康行为促进等方面也展现出良好的适用性，通过短信提示、个性化指导与社区支持等多维策略，有效地改善目标人群的健康行为依从性。

尽管FBM在诸多护理实践中显示出显著效果，其在应用过程中仍面临一定挑战，如患者动机的动态波动、复杂健康行为的多元影响因素及护理人员行为设计能力的专业培训需求等。未来研究可致力于开发更具个性化的FBM干预方案，结合人工智能算法与大数据技术实现精准行为评估与动态策略调整。同时，加强护理人员在行为干预设计方面的专业培训，以进一步提升FBM在临床护理中的实用性与推广价值。