近年来，暨南大学康复医学与理疗学考博真题呈现出鲜明的学科交叉性和临床实践导向，题型设计从单一的理论考核向综合应用能力评估转变。以2022年真题为例，试卷包含名词解释（占比15%）、简答题（25%）、论述题（30%）和案例分析题（30%），其中近五年高频考点集中在神经康复机制、运动功能障碍评估技术、康复工程学应用及跨学科整合四大模块。如2021年名词解释题"中枢性疼痛下行抑制机制"要求考生结合脊髓背角Dorsal horn的分子机制阐释，而2023年简答题"虚拟现实技术在运动疗法中的创新应用"则需从多巴胺能系统调控、情境模拟理论等角度展开。

临床案例分析题呈现显著趋势性，2020-2023年连续五年涉及老年退行性疾病康复案例，重点考察三级预防策略的整合能力。典型如2022年案例题关于脊髓损伤患者社区康复方案设计，要求考生综合运用Fugl-Meyer评定量表、步态分析技术及Barthel指数进行动态评估，并针对华南地区气候特点提出适应性干预措施。值得注意的是，近三年新增"循证康复医学"专项模块，2023年论述题"基于机器学习的康复疗效预测模型构建"要求考生阐述卷积神经网络在动作捕捉数据中的应用，同时对比传统统计模型的方法学局限性。

答题技巧方面，需建立"三维响应框架"：理论维度需掌握《康复医学》教材核心章节（如神经可塑性机制、Bobath理论体系）与最新指南（如ICF-CY框架）的衔接；技术维度要熟练运用3D打印定制假肢、经颅磁刺激等前沿技术的临床转化路径；跨学科维度则需关注康复心理学中的依从性干预策略、康复工程学中的生物力学建模等交叉领域。备考建议采取"三阶段递进法"：第一阶段完成《中国康复医学杂志》近五年文献精读（重点标注2020年后发表的meta分析）；第二阶段开展临床技能模拟训练，如利用PhysoPads系统进行虚拟康复操作考核；第三阶段进行跨校联考实战，参考中山大学孙逸仙纪念医院康复科、北京协和医院康复科等单位的出题风格进行适应性训练。

值得关注的是，2024年拟新增"智慧康复"考核模块，预计涉及可穿戴设备数据融合算法、康复机器人运动控制策略等前沿内容。考生需特别强化对IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering等顶刊论文的研读，重点关注基于区块链技术的康复数据共享安全体系、康复AI的伦理审查框架等新兴议题。建议建立"问题树"式知识图谱，将传统康复技术（如关节松动术）与新兴技术（如外骨骼机器人）进行映射分析，培养系统性思维。