中山大学孙逸仙纪念医院康复医学与理疗学考博考试自2018年实行专业化选拔以来，其命题始终聚焦临床实践与科研能力的双重考察。以2022年真题为例，临床病例分析题占比达60%，其中神经系统疾病（脑卒中、脊髓损伤）占比35%，运动系统疾病（肩关节周围炎、膝关节骨关节炎）占比25%，占比最高的单题为"脊髓损伤后神经源性膀胱综合康复方案设计"，要求考生在90分钟内完成从评估到方案制定的完整逻辑链条。

考试大纲显示近五年命题呈现三大趋势：一是康复评定技术的标准化要求提升，Fugl-Meyer评估、Berg平衡量表等工具的应用频次增加27%；二是多模态治疗整合能力考察加强，2021年真题中要求比较虚拟现实训练与传统镜像疗法在脑卒中上肢康复中的协同效应；三是科研思维向临床转化能力延伸，2023年新增"基于循证医学的社区康复服务模式优化"案例分析题，要求考生运用Cochrane系统评价方法分析某区居家康复项目效果。

在答题策略方面，临床病例分析需遵循"SPES"原则（Specific评估-Specific目标-Effective干预-Structure方案-Evaluation反馈）。以"脑卒中后吞咽障碍患者"为例，需先通过床边吞咽功能分级（SSA）明确分期，制定以冰刺激、门德尔松手法为核心的阶梯干预方案，并设计包含误吸发生率、营养摄入量等指标的量化评估体系。科研题则强调"问题树"分析框架，如针对"康复机器人疗效争议"可从生物力学模型、用户依从性、成本效益比三个维度展开，要求引用近三年《Journal of Rehabilitation Research and Development》相关实证研究。

备考建议重点强化三大能力：其一，构建"疾病-损伤-功能障碍"三级知识图谱，重点突破神经可塑性机制、运动控制理论等核心概念；其二，掌握康复治疗技术循证评价方法，熟练使用RevMan软件进行Meta分析；其三，培养跨学科整合思维，2023年新增交叉考点涉及康复医学与人工智能（如基于机器学习的步态预测模型）、康复与公共健康管理（社区康复资源优化配置）等前沿领域。建议考生建立包含200+典型病例的电子题库，运用Anki记忆软件强化神经康复评估量表、物理因子治疗参数等高频考点记忆，同时关注《中国康复医学杂志》近三年关于智能康复设备、远程康复等专题报道。