云智能血糖管理系統在糖尿病患者延伸護理中的應用研究

余紅華 倪虹艷 劉海輝

【摘要】 目的：分析云智能血糖管理系統在糖尿病患者延伸護理中的應用研究。方法：選取2019年3-9月就診于本院的200例糖尿病患者作為研究對象，根據隨機數字表法將其分為兩組，每組100例，對照組應用普通血糖儀檢測，試驗組應用云智能血糖管理系統實時監測。6個月后比較兩組并發癥、依從性、血糖等指標。結果：試驗組并發癥發生率低于對照組，差異有統計學意義（P<0.05）。試驗組各項依從性評分均高于對照組，差異均有統計學意義（P<0.05）。試驗組血糖、血壓、血脂、尿微量蛋白及糖化血紅蛋白等較對照組更優，差異均有統計學意義（P<0.05）。結論：糖尿病患者應用云智能血糖管理系統進行延伸護理可顯著提高依從性，改善血糖指標，降低并發癥發生率，值得推廣應用。

【關鍵詞】 云智能 血糖管理系統 糖尿病 延伸護理

[Abstract] Objective： To analyze the application of cloud intelligent blood glucose management system in the extended care of diabetic patients. Method： A total of 200 patients with diabetes in our hospital from August 2019 to September 2019 were selected as the research objects， according to the random number table method， they were divided into two groups， 100 cases in each group， the control group was given ordinary blood glucose meter detection， the experimental group was given cloud intelligent blood glucose management system for real-time monitoring. 6 months later， the differences in complications， compliance， blood glucose indexes between the two groups were compared. Result： The complication rate of the experimental group was lower than that of the control group， the difference was statistically significant （P<0.05）. All compliance scores in the experimental group were higher than those in the control group， with statistically significant differences （P<0.05）. Blood glucose， blood pressure， blood lipids， urinary microprotein and glycosylated hemoglobin in the experimental group were better than those in the control group， the differences were statistically significant （P<0.05）. Conclusion： Diabetic patients using the cloud intelligent blood glucose management system for extended care can significantly improve compliance， improve blood glucose indicators， and reduce complications， which is worthy of promotion and application.

[Key words] Cloud intelligence Blood glucose management system Diabetes Extended carFirst-authors address： Jingdezhen NO.1 Peoples Hospital， Jingdezhen 333000， China

糖尿病屬于慢性高血糖疾病，目前尚無根治藥，根據世衛組織于2017年統計顯示，世界范圍內患者確診數量超過4.5億，且國內患者超過1.4億位居全球首位[1]，防治形勢較為嚴峻。同時，受到我國地區及受教育程度等影響，患者生活方式、飲食以及監測等差異性較大，特別是院外自我血糖監測管理不夠理想。而近年來隨著互聯網及智能手機的深入發展，血糖監測開始進入云平臺信息管理時代，數字化醫學在院外延續護理得到應用[2]。本文選取出院后患者應用云智能血糖管理系統測試，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2019年3-9月本院收治的200例糖尿病患者作為研究對象。納入標準：符合美國糖尿病協會《糖尿病治療指南》2010版糖尿病診斷標準并接受正規的治療[3];年齡>18歲。排除標準：存在視力、聽覺、精神、認知以及語言溝通障礙;存在嚴重急慢性疾病以及并發癥、意識混亂[4];不能使用手機;惡性腫瘤;伴有肝腎功能、心腦血管疾病;中途退出者。根據隨機數字表法將其分為對照組100例，試驗組100例。所有患者均對本次研究知情參與，本研究經本院倫理委員會審核通過。

1.2 方法 兩組患者住院期間，給予所有患者糖尿病教育，進行飲食、用藥及運動等方面的教育指導，使患者掌握正確的血糖監測技術。均給予患者面對面教育，根據《中國糖尿病護理及教育指南》介紹自我管理知識及院外自護技能[5]。（1）對照組患者出院后使用普通血糖儀進行血糖監測，發放血糖監測記錄本，責任護士在出院后1周進行電話回訪，了解患者的血糖監測情況，提醒患者遵醫囑用藥，半年后按時返回醫院進行復查，檢測相關生理指標，并提供專科護士電話咨詢。（2）試驗組患者應用智能血糖儀進行血糖監測，主要內容有：①云智能血糖管理系統設計，此系統分為院外-院內兩個模塊，院外組成技術項目有患者端APP（糖尿病管理個人系統）、血糖智能監測儀，血糖經過監測后傳至醫生端APP（醫院管理系統），涵蓋數據采集與分析、檔案記錄等。②云智能系統血糖管理團隊，團隊成員有云平臺工程師1名，內分泌科醫生5名，護士5名（其中專科護士1名），營養師1名;云平臺工程師負責日常系統運行，醫護人員接受異常患者指標數據后，由醫生負責診療方案調整，營養師參與飲食方案制定，護士提供延伸護理服務，給予護理指導。③系統說明，此智能系統的應用目的應詳細介紹于患者，出院時由護士對患者進行指導手機下載系統APP、注冊，并告知使用方法。④技術實施過程，測得的血糖結果可以通過云平臺智能血糖管理系統，同步至內分泌科的數據中心和管理團隊的手機上，管理團隊根據收到的高/低血糖報警信息，由醫生針對性給出個性化信息教育服務，經過對個人血糖波動等數據統計分析后，及時進行回訪，詢問了解造成血糖高/低的原因，指導其控制飲食、運動鍛煉等干預措施，必要時調整降糖藥物。告知患者進行血糖復測，3～5 d后測試尚無有效改善即通知到院及時就診。⑤醫患交流服務，使用智能血糖儀的患者均納入醫院“團隊患者”，系統APP內可進行醫患交流，可手機在線給予患者糖尿病護理指導，解答疑問。干預時間為6個月。

1.3 觀察指標與判定標準 6個月后比較兩組并發癥、血糖控制達標率、依從性、血糖等指標。（1）統計兩組餐后2 h血糖（2 h PG）、空腹血糖、糖化血紅蛋白（HbA1c）、血壓（收縮壓/舒張壓）、血脂總膽固醇（TC）、甘油三酯（TG）、尿微量白蛋白（U-ALB）水平。（2）依從性評分根據糖尿病控制狀況量表（上海第二醫科大學附屬瑞金醫院設計），根據生活習慣（15項，最高30分）、生存技能（15項，最高30分）、自覺癥狀（11項，最高22分）、治療目標（7項，最高14分）、治療情況（8項，最高16分）及知識結構（14項，最高28分）共6個方面[6]，共計70個條目，每個方面分值0～2分，0分表示病情最不易控制，2分表示病情容易控制，中間依次類推，分值高表示患者依從性良好，疾病控制佳。（3）進行眼底檢查、四肢多普勒感覺閾值測定、心電圖檢查、經皮氧分壓、神經傳導速度測定、步態分析和平衡等實驗，統計并發癥篩查項目。

1.4 統計學處理 采用SPSS 22.0軟件對所得數據進行統計分析，計量資料以（x±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗;計數資料以率（%）表示，比較采用字2檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組一般資料比較 對照組男56例，女44例;年齡29～64歲，平均（43.28±8.77）歲。試驗組男55例，女45例;年齡31～63歲，平均（45.61±8.52）歲。兩組一般資料比較，差異均無統計學意義（P>0.05），具有可比性。

2.2 兩組并發癥發生情況比較 試驗組并發癥發生率低于對照組，差異有統計學意義（字2=6.251，P<0.05），見表1。

2.3 兩組依從性評分比較 試驗組各項依從性評分均高于對照組，差異均有統計學意義（P<0.05），見表2。

2.4 兩組實驗室檢測指標比較 試驗組血糖、血壓、血脂、尿微量蛋白及糖化血紅蛋白等均較對照組更優，差異均有統計學意義（P<0.05），見表3。

3 討論

目前，糖尿病患者在國內慢性病中占據前列，國家衛生局統計18歲及以上人群患病率達11.6%[7-8]，且中老年人群居多，而確診人群多數為T2DM，患者健康受到挑戰。住院患者院內期間因護士精心護理等因素自護能力、依從性良好，而出院后對于運動、飲食等醫囑較難持續性堅持，自我血糖監測不夠規律和及時，在缺乏護士提醒和溝通下院外居家血糖控制不佳[9]，患者服藥等行為達標率低。而研究顯示，T2DM患者即使處于一線城市其達標率最高僅為47.2%[10]，其他地區則更低。

因此，為提高患者院外自我管理效率，本院開展信息化糖尿病監測管理項目，促使患者自我管理更為科學化、程序化，及時發現問題并及時就診[11-12]。本次項目為云平臺基礎上的信息管理系統，具有遠程咨詢、測量分析等功能，可設置血糖信息發送及接受移動終端，患者測試后通過APP直接上傳至信息科數據中心，醫院端接收后護士及醫生在線鑒別，減少了因患者自身因素致使血糖值監測誤差或漏測，實時化、動態化完成血糖監測[13-14]，醫生在線指導建議也一目了然，大大提高依從性。本文中也得出，試驗組依從性均優于對照組（P<0.05）。患者對自身血糖數據浮動曲線觀測更為直接，可在任何時間段于手機APP終端查詢，自我管理能力得以提高。而微信等社交平臺的納入也利于護患或醫患交流更為便捷，及時提問并獲得行為管理指導，進一步加強血管自我管理能力[15]。本文中還得出，經過并發癥篩查，試驗組較對照組更低（P<0.05），說明云智能血糖管理系統在監督效果上具有很大程度的提高，該系統不僅進行院外指導護理，也提高患者主觀參與能動性，控制效果顯著，降低諸多因血糖管理不佳導致不良癥狀[16-17]。而本次研究還發現，試驗組血糖、血壓、血脂、尿微量蛋白及糖化血紅蛋白等較對照組更優（P<0.05）。基本符合鄧開琴等[18]研究，可見該系統對于控壓、控糖、控脂等指標管理具有綜合性改善效果，飲食、運動、用藥等建議更為實時，因此各項指標改善明顯。

云智能院外血糖管理系統較以往血糖監測的優勢：該系統無需患者進行手動記錄，應用無線智能血糖監測儀記錄后即上傳數據中心，觀看更為便捷，無丟失風險[19]，患者近期血糖監測信息可通過界面完全掌握，利于持續質量改進[20]，并可減少患者入院率，節約醫療資源。

總之，隨著大數據研發深入，智能化、數字化、自動化的醫療設施設備等便民服務也將更為完善，院外血糖管理也將成為未來發展趨勢，降低患者經濟支出同時也有利于提高自護能力。因此，糖尿病患者應用云智能血糖管理系統進行院外延伸護理可顯著提高依從性，改善血糖指標，降低并發癥，值得推廣應用。

參考文獻

[1]徐慧文，楊莉，陳玉鳳，等.糖尿病中醫慢病管理App的應用效果評價[J].護理學雜志，2019，34（24）：29-32.

[2]袁毅.基于云平臺的信息化管理系統在糖尿病患者血糖監測中的應用效果評價[J].攀枝花學院學報，2019，36（5）：21-24.

[3]李紅金，趙敏，綦雯雯，等.2010美國糖尿病協會糖尿病治療指南[J].中國卒中雜志，2011，6（4）：316-324.

[4]孫獻坤，楊小玲，袁麗.糖尿病信息化隨訪及其規范化的研究進展[J].護理學雜志，2019，34（13）：110-113.

[5]沈犁，郭曉蕙.《中國糖尿病護理及教育指南》介紹[C].2010中國醫師協會內分泌代謝科醫師分會年會論文集，廣州，中國醫師協會，2010.

[6]趙列賓，陳欽達，周瑩霞，等.2型糖尿病控制狀況評價量表的應用[J].中華內分泌代謝雜志，2004，20（4）：318-322.

[7]王莉，付阿丹，易蘭，等.“互聯網+”糖尿病健康管理站在2型糖尿病患者管理中的應用[J].中國全科醫學，2019，22（15）：1836-1841.

[8]趙慧華，黃慧群，梁瑋，等.依托醫院-社區聯動血糖管理項目向社區輻射優質護理資源的實踐與效果[J].中國護理管理，2018，18（11）：1449-1453.

[9]王娟，陳淑娟，董方田，等.糖尿病視網膜病變篩查智能檢測與人工檢測的一致性分析[J].眼科，2018，27（4）：254-257.

[10]陳國紅，劉安諾，劉鴻雁，等.移動醫療干預在糖尿病病人自我管理中的應用研究進展[J].護理研究，2018，32（8）：1179-1181.

[11]翁銘，鄭博，吳茂念，等.基于深度學習的DR篩查智能診斷系統的初步研究[J].國際眼科雜志，2018，18（3）：568-571.

[12]孫妞妞，宋潤珞，王宏運，等.基于云智能系統對2型糖尿病患者院外血糖管理的效果研究[J].中國糖尿病雜志，2017，25（9）：796-799.

[13]姬書瑤，曾慧，王紅紅，等.糖尿病社區管理模式的研究進展[J].護理學雜志，2017，32（5）：101-104.

[14]王亞楠.智能血糖儀與管理系統[J].信息與電腦（理論版），2018（22）：120-122.

[15]萬青，曾天舒，胡慧，等.醫院信息化血糖管理系統臨床應用實踐[J].護士進修雜志，2016，31（13）：1186-1188.

[16]孫成林，馮亞坤，孫琳，等.糖尿病U-健康管理系統的開發及應用介紹[J].中國全科醫學，2016，19（19）：2332-2334.

[17]陳聰哲，李秦，劉文勇.掌上診療——智能手機在智慧醫療中的應用[J].科技導報，2016，34（9）：44-47.

[18]鄧開琴，彭露瑤，何仕蓉.Android智能終端移動護理信息系統在血糖監測中的應用效果[J].長江大學學報（自科版），2016，13（30）：57-59.

[19]秦亞麗，李建平.血糖信息化管理系統對院外糖尿病患者血糖監測效果及血糖指標的影響[J].海軍醫學雜志，2019，40（4）：336-339，357.

[20]楊謹菲，左秀然.糖尿病線上線下一體化管理平臺在互聯網應用中的實踐[J].中國數字醫學，2020，15（2）：36-38.

（收稿日期：2020-05-08） （本文編輯：劉蓉艷）