我们面对的是一个护理科研课题立项名单，共有78个项目。需要按照用户要求的四个技能进行分析。
注意：用户要求仅围绕信息传播领域，但这里课题都是护理领域的，所以我们需要在护理领域内寻找与信息传播相关的课题。不过，从题目来看，很多课题都涉及信息传播，比如“数智互选平台”、“智能辅助决策支持系统”、“互联网+延续性护理”等。因此，我们可以将信息传播理解为在护理领域中信息的传递、交流、教育、管理以及利用信息技术进行干预等。

技能1：归类与研究方向分析
我们需要将78个课题归类为几个主要研究方向。首先浏览所有课题，尝试找出共同的研究主题。初步观察，可以归为以下几类：

1. 护理教育模式创新（如H24002, H24010, H24022, H24045, H24056, H24064等）
2. 智能化护理技术应用（如H24003, H24008, H24027, H24055, H24069, H24073, H24077等）
3. 慢性病管理与延续护理（如H24004, H24005, H24006, H24016, H24018, H24057, H24061, H24062等）
4. 患者心理行为与健康管理（如H24007, H24020, H24023, H24039, H24043, H24046, H24053等）
5. 护理质量与安全管理（如H24011, H24012, H24044, H24048, H24051等）
6. 特殊人群护理（老年、孕产妇、儿童等）（如H24006, H24026, H24028, H24030, H24046, H24047, H24058, H24060, H24066, H24068等）
7. 循证护理实践与模型构建（如H24002, H24012, H24014, H24044, H24047, H24071等）
8. 中医护理技术应用（如H24036, H24063, H24072, H24074等）

由于用户要求每个方向选一个代表性课题，我们每个方向选一个，并进行分析（200字左右）。

技能2：主题提炼与分析
从课题标题中提炼信息传播领域当前最受关注的主题。在护理领域，信息传播主题可以包括：

• 智能化信息平台（如AI、数智化）
• 互联网+护理/延续护理
• 健康教育模式
• 信息支持在患者自我管理中的应用
• 护理教育中的信息传播技术

我们提炼2-3个主题，然后分析创新性和研究潜力。

技能3：学术概念提炼
提炼10个最具代表性的学术概念。这些概念应该是在课题中反复出现的核心术语，如“数智化”、“延续护理”、“风险预测模型”等。

技能4：推荐选题与分析
根据提炼的学术概念，生成5个推荐选题，每个选题要匹配研究理论、研究方法，并说明结构和创新性。

由于用户要求严格按照格式，我们按照以下步骤进行：

第一步：技能1（归类与研究方向分析）
我们选择8个研究方向（因为课题较多，方向也较多，但用户没有规定方向数量，我们尽量合并，但为了全面，我们选择8个方向，每个方向选一个代表课题，并分析）

第二步：技能2（主题提炼与分析）
我们提炼3个主题。

第三步：技能3（学术概念提炼）
提炼10个学术概念。

第四步：技能4（推荐选题与分析）
生成5个推荐选题，每个选题按照要求分析。

注意：分析部分要简洁明了，避免冗长。

开始执行：

技能1：归类与研究方向分析
我们归为8个方向，每个方向选一个代表性课题（尽量选择信息传播相关度高的）：
方向1：护理教育模式创新
代表性课题：H24002 基于EBB的护理专业学位研究生临床教学模式构建与实践
分析：该课题旨在构建基于循证教育（EBB）的临床教学模式，应用于护理专业学位研究生培养。通过整合最佳教育证据，优化临床教学流程，提高护生的临床实践能力和批判性思维。该研究将推动护理教育从经验教学向循证教学转变，提升教学质量，并为其他护理教育项目提供参考模式。

方向2：智能化护理技术应用
代表性课题：H24003 "无陪护病房"下医疗护理员数智互选平台的构建与应用研究
分析：该课题针对无陪护病房中护理员与患者匹配效率低的问题，构建数智互选平台，实现智能匹配和动态管理。平台将整合患者需求与护理员能力数据，通过算法优化分配，提高护理效率与患者满意度。该研究将推动护理服务智能化，为类似场景提供可复用的技术解决方案。

方向3：慢性病管理与延续护理
代表性课题：H24004 医院-家庭过渡期老年多病共存患者用药偏差变化轨迹与数智干预方案研究
分析：该课题关注老年多病共存患者从医院到家庭过渡期的用药偏差问题，通过追踪用药变化轨迹，设计基于移动健康的数智干预方案。研究将结合远程监测和智能提醒，减少用药错误，提高用药安全性。该方案可为慢性病患者延续护理提供智能化支持。

方向4：患者心理行为与健康管理
代表性课题：H24007 青少年抑郁症患者非自杀性自伤行为的成瘾特征现状及发展轨迹研究:基于潜变量增长模型的分析
分析：该课题聚焦青少年抑郁症患者的非自杀性自伤行为（NSSI），探究其成瘾特征和发展轨迹。利用潜变量增长模型分析动态变化规律，为早期识别和干预提供依据。研究成果将优化心理护理策略，减少自伤行为的发生和复发。

方向5：护理质量与安全管理
代表性课题：H24011 适宜患者安全事件管理的综合医院公正文化体系建设与评估
分析：该课题旨在构建适用于患者安全事件管理的公正文化体系，通过建立非惩罚性报告机制和系统改进策略，提升安全事件管理效能。研究将评估体系对护理质量的影响，促进医院安全文化发展，保障患者安全。

方向6：特殊人群护理
代表性课题：H24026 基于机器学习的藏区产妇围产期静脉血栓风险预测模型构建和集束化护理干预效果研究
分析：该课题针对藏区产妇围产期静脉血栓风险，利用机器学习构建预测模型，并实施集束化护理干预。研究将整合多因素数据建立预测工具，再通过循证干预降低血栓发生率。该模式可为少数民族地区孕产妇护理提供精准化方案。

方向7：循证护理实践与模型构建
代表性课题：H24014 基于实施科学理论妇科恶性肿瘤化疗患者营养管理模式构建与应用
分析：该课题以实施科学理论为指导，构建妇科恶性肿瘤化疗患者营养管理模式。通过评估障碍因素和促进策略，优化营养干预流程，提高患者营养状况。该研究将推动循证营养护理在临床的落地应用。

方向8：中医护理技术应用
代表性课题：H24036 杵针技术应用于脑卒中尿失禁患者的临床研究
分析：该课题探索杵针技术对脑卒中尿失禁患者的疗效，通过随机对照试验评估其安全性、有效性。研究将丰富中医护理技术在神经源性膀胱管理中的应用证据，为中西医结合护理提供新思路。

技能2：主题提炼与分析
从课题中提炼信息传播领域当前最受关注的主题：
主题1：智能化护理平台构建
创新性：利用人工智能、大数据等技术构建智能平台，实现护理资源的优化配置和患者需求的精准匹配，提升护理效率和质量。
研究潜力：随着信息技术发展，智能化护理平台在临床、管理、教育等领域有广阔应用前景，可推动护理服务模式革新。

主题2：互联网+延续护理
创新性：结合互联网技术，打破时空限制，为出院患者提供持续的健康管理和护理干预，提高患者自我管理能力。
研究潜力：适应老龄化社会和慢性病管理需求，互联网+延续护理可降低再入院率，优化医疗资源利用，具有重要社会价值。

主题3：循证护理实践的信息化支持
创新性：通过信息技术整合循证资源，构建决策支持系统，辅助护士进行临床决策，提高护理实践的科学性。
研究潜力：可促进循证护理在临床的普及，提升护理质量，同时为护理研究提供数据支持。

技能3：学术概念提炼（10个）

1. 数智互选平台
2. 风险预测模型
3. 延续护理
4. 循证教育
5. 智能辅助决策
6. 互联网+护理
7. 实施科学
8. 健康信念模式
9. 患者安全文化
10. 中医护理技术

技能4：推荐选题与分析
推荐选题1：基于区块链技术的护理敏感指标数据共享平台构建研究
结构：研究将设计基于区块链的分布式数据平台，实现护理敏感指标的安全共享；通过智能合约规范数据使用，确保隐私保护；最后评价平台在护理质量管理中的应用效果。
创新性：首次将区块链技术引入护理敏感指标管理，解决数据孤岛和隐私安全问题，提升护理质量数据的可信度和利用效率。

推荐选题2：虚拟现实技术在老年痴呆患者认知训练中的应用及效果评价
结构：开发针对老年痴呆患者的虚拟现实认知训练场景；设计随机对照试验，比较与传统训练的效果差异；评估训练对患者认知功能和生活质量的影响。
创新性：利用沉浸式虚拟现实技术提供个性化认知训练，突破传统训练单调性，提升训练依从性和效果。

推荐选题3：基于大数据的护士职业倦怠风险预测模型构建及干预研究
结构：收集护士职业倦怠相关大数据，构建机器学习预测模型；根据预测结果设计分层干预方案；实施并评价干预效果。
创新性：将大数据分析应用于护士职业健康管理，实现早期预警和精准干预，降低职业倦怠发生率。

推荐选题4：社区糖尿病患者数字化健康教育路径的构建与应用
结构：通过文献回顾和德尔菲法构建数字化健康教育路径；开发移动应用实施路径；评价路径对患者自我管理能力和血糖控制的影响。
创新性：整合多种数字化教育形式（如短视频、互动游戏、AI问答），形成标准化路径，提升教育效果和可及性。

推荐选题5：基于5G技术的远程超声引导PICC置管在基层医院的应用研究
结构：构建5G远程超声引导系统，实现上级医院专家对基层护士的实时指导；培训基层护士掌握技术；评价置管成功率和并发症发生率。
创新性：利用5G低延时特性解决远程操作难题，提升基层护理技术水平，促进优质护理资源下沉。

注意：每个选题都围绕信息传播领域，并匹配了研究理论和方法（如区块链、虚拟现实、大数据、5G等），研究角度具有创新性。

现在按照用户要求的格式输出。