压力性损伤(PI)是社区护理中常见且复杂的健康问题，具有高发病率、高致残率和高治疗成本的特点，严重影响患者生活质量并加重社会负担。社区老年人群发生PI的风险因素既包括年龄、慢性疾病、营养不良、认知障碍等个体特征，也涉及居住环境、照护者专业能力及护理资源配置等多维因素。尽管Braden量表和Waterlow量表等传统评估工具在医疗机构中应用广泛，但在社区环境中仍存在适配性不足、操作复杂及误判率较高等局限，现有多项临床研究及循证证据显示，这类量表的设计内核与社区护理场景存在本质差异，其在社区的应用效能显著低于医疗机构。近年来，国内外学者陆续开发出多种社区专用量表及简化工具，并引入人工智能、机器学习与“互联网+”等新兴技术，明显提升了风险预测的准确性和实操便捷性。然而，目前该领域仍面临样本量有限、数据质量不高、推广难度大及照护人员专业水平参差不齐等挑战。未来研究应紧密结合社区实际，构建更贴合本土需求、智能化与信息化融合的综合评估工具，并加强照护人员培训与资源支持，从而全面提升社区PI的预防与干预水平。