基于“智慧家醫”的管理模式對社區高血壓患者的干預效果研究

齊有勝，姜龍訓

（北京市豐臺區和義社區衛生服務中心，北京 100076）

0 引言

目前對我國人群健康構成最大威脅的是慢性疾病，惡性腫瘤等生活方式類疾病，其中高血壓是較為典型的代表[1]。該種疾病的病因復雜，病程漫長，且一旦確診之后幾乎無法治愈，只能長時間進行控制。而如何保證患者的治療依從性屬于世界性的難題[2]。和義中心利用“智慧家醫”系統，對轄區內罹患高血壓的居民進行連續干預，對患者的血壓管控起到良好的效果。本研究選擇2018年1月至2019年12月在和義中心接受長期管理的高血壓患者346例的資料進行回顧性分析，現報告如下。

1 資料與方法

1.1 研究資料。選擇2018年1月到2019年12月在和義中心接受長期管理的高血壓患者346例的資料進行回顧性分析。納入標準：①患者確診為高血壓，診斷標準參考《中國高血壓防治指南2010》[3]；②家庭醫生簽約管理的社區居民，在和義中心接受連續性醫療服務（2018年1月至2019年12月之間至少保證連續1年）；③本次研究的數據完整（每月至少有2次血壓測量結果）。排除標準：①合并惡性腫瘤者；②精神異常或意識障礙者；③非高血壓性心臟病、非高血壓繼發性慢性腎臟病及繼發性高血壓者；④合并心理障礙、視覺障礙、認知障礙者。

1.2 研究方法

1.2.1 分組方法：選擇在和義中心就診且使用“智慧家醫”APP管理的173例高血壓患者作為試驗組，選擇同時間段內在該中心就診且未使用該APP管理的173例高血壓患者作為對照組（臨床試驗前均已征得患者同意并簽訂知情同意書）。兩組患者基線臨床資料無顯著性差異（P＞0.05），見表1。

表1 兩組基線臨床資料比較

1.2.2 管理方法：對照組采用常規的管理策略，具體如下：依據醫生所開具的藥物遵照醫囑進行連續治療，定時到門診測量血壓以及開具下一階段治療所需藥物，接受門診醫護人員給予的健康宣教，定期參加醫院組織的關于高血壓患者居家管理的健康教育培訓等。試驗組在對照組基礎上使用“智慧家醫”APP進行管理，具體如下：①患者在就診時利用二維碼掃描的方法，借助智能手機，安裝“智慧家醫”的手機客戶端，并綁定自己的簽約醫生以及管理團隊，現場發放關于該APP的使用方法說明。②由和義中心的人員在該APP的后臺進行維護，將包括高血壓在內的多種疾病相關知識以及患者的日常生活注意事項等信息以文字、圖片、音頻、視頻等多維度傳播方式放置到客戶端，以方便患者隨時查看，其中包括關于高血壓疾病的病因、治療方法、自我血壓測量方法、飲食與運動注意事項及并發癥情況。③和義中心保證工作時間段均有醫務人員登錄APP后臺，直接對患者的線上提問進行回答，患者也可以通過該APP上傳自己的血壓數據，預約門診以及體檢等的時間，也可以指定醫生進行就診。④患者可以隨時通過APP查閱自己的健康檔案、用藥、化驗、隨訪情況，并可以通過APP和自己的簽約醫生進行線上咨詢和健康互動。⑤和義中心通過“智慧家醫”客戶端，聘請高血壓領域的專家進行線上健康講座，對線上的患者進行一對多的宣教，同時可以在線對患者的問題進行回答。⑥APP也會根據患者的后臺數據，向患者發出自動提示，如開藥，測量血壓等。

1.3 觀察指標與相關概念

1.3.1 血壓控制情況：比較患者干預前（T1）、干預后6個月（T2）、干預后1年（T3）的血壓變化情況；在入組1年內血壓異常出現頻率；干預后1年內血壓異常首次出現的時間分布情況。血壓異常：患者自測血壓、診室血壓中，收縮壓≥140 mmHg和/或舒張壓≥90 mmHg。將患者的血壓異常定義為“終點事件”[3]，利用生存曲線的方法進行分析。

1.3.2 高血壓治療依從性：使用Morisky-Green量表對患者的治療依從性測評，采用門診詢問的方式完成調查，該問卷共有4個問題，分數分布在0分到4分之間，分數越高代表用藥依從性越好。該量表的總體信度克朗巴赫α系數（Cronbach's α）在0.821～0.914之間[4]。對比兩組的干預前（T1）、干預后6個月（T2）、干預后1年（T3）的高血壓治療依從性。

1.3.3 患者健康行為：根據和義中心工作實踐，自行設計的健康行為問卷，主要包括健康飲食、規律運動、定時服藥和自我血壓監測4個維度。每個維度的評分均在0分到10分之間，高于6分為建立相應的健康行為。該量表的總體信度克朗巴赫α系數（Cronbach's α）在0.883～0.935之間。由患者簽約家庭醫生在一年隨訪期結束時對患者進行一對一問卷調查，對比兩組干預后各項健康行為的建立比例。

1.4 統計學分析。采用SPSS 24.0軟件，計量資料使用（±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗。計數資料使用例數（n）及百分比（%）表示，采用χ2檢驗。生存分析采用Kaplan-Meier法進行計算，并利用Log-rank檢驗，不同時間點的計量資料數據比較采用重復測量方差分析，如果結果為陽性，則利用SNK-q檢驗進行兩兩比較，P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組T1，T2，T3的血壓變化情況。①兩組的收縮壓與舒張壓在不同時間點間的數據差異均不具有統計學意義（F=1.025，1.138，P＞0.05）；②兩組的收縮壓與舒張壓數據差異均不具有統計學意義（F=0.983，1.102，P＞0.05）；③兩組的收縮壓與舒張壓數據處理因素與時間之間均不存在交互作用（F=1.320，1.064，P＞0.05），見表2。

表2 兩組T1，T2，T3的血壓變化情況（±s）

表2 兩組T1，T2，T3的血壓變化情況（±s）

項目 例數 組別 T1 T2 T3收縮壓 173 對照組 145.18±10.25146.03±10.26 144.97±9.36試驗組 146.23±9.78 145.39±11.23 146.25±8.97舒張壓 173 對照組 95.04±8.48 94.42±7.39 95.12±8.43試驗組 94.35±9.51 95.21±8.40 93.05±9.62

2.2 兩組在入組1年內的血壓異常出現頻率比較結果。對照組的血壓異常出現頻率高于試驗組[（6.90±1.13）次/月VS（2.83±0.56）次/月]（t=11.179，P＜0.05），詳見表3。

表3 兩組在入組1年內的血壓異常出現情況

2.3 兩組在干預后1年內血壓異常首次出現的時間分布情況。對照組的血壓異常首次出現平均時間為9.211個月（95%CI為8.689～9.733個月），試驗組的血壓異常首次出現平均時間為11.043個月（95%CI為10.718～11.368個月），數據差異具有統計學意義（χ2=31.722，P＜0.05），見圖1。

圖1 兩組干預后1年內血壓異常累積發生率曲線比較

2.4 兩組T1，T2，T3的高血壓治療依從性變化情況。①高血壓治療依從性評分在不同時間點間的數據差異具有統計學意義（F=60.515，P＜0.05）；②試驗組的高血壓治療依從性評分高于對照組（F=42.157，P＜0.05）；③兩組的數據處理因素與時間之間存在交互作用（F=50.557，P＜0.05），見表4。

表4 兩組T1，T2，T3的高血壓治療依從性變化情況（±s）

表4 兩組T1，T2，T3的高血壓治療依從性變化情況（±s）

組別 例數 T1 T2 T3對照組 173 3.05±0.75 2.81±0.66 2.50±0.53試驗組 173 3.04±0.68 3.05±0.70 3.02±0.64

2.5 兩組干預后各項健康行為的建立比例比較結果。試驗組各項健康行為建立的比例均高于對照組（χ2=14.080，6.539，14.957，17.535，P＜0.05），見表5。

表5 兩組干預后各項健康行為的建立比例比較結果[n（%）]

3 討論

隨著我國醫療體制的改革，目前強調的是慢性病、常見病盡量在基層社區醫院解決，疏散三級醫院的患者人群，做到患者合理分流，合理診療的策略。高血壓患者的長期治療就十分符合該策略。正是在這種前提下，給予了“智慧家醫”管理模式的運行機遇。

本研究中所探討的智慧家醫系統是北京市豐臺區所開發的一款針對社區衛生服務中心的慢性病管理工作的線上APP。該APP有以下四個優點：①通過“互聯網+醫療”的方式，為簽約居民提供治療、預防、康復、居家護理等協同一體化的健康照護新模式，囊括了“固定”“協同”“智慧”三大服務內涵，重新定位、詮釋了“家庭醫生”，讓居民擁有值得信賴的家庭醫生。②該系統利用熟人模式重新定義了醫患關系，將“全科醫生+社區護士+防保人員”綁定組成了“家庭醫生”管理團隊與患者進行簽約和溝通，醫生負責常見病、多發病的診療，護士負責協助醫生做好隨訪、健康評估，防保人員負責健康教育、健康干預等工作。“醫護防協同”在服務中得到強化，反過來也推動服務質量提升。③依托該平臺，簽約患者就醫掛號時，系統會自動識別，將其安排到簽約醫生處就診，促使醫生與簽約患者建立相對固定的服務關系。而針對高血壓等慢性病的管理，該系統后臺智能化慢病管理系統可以對簽約患者的整體健康狀況實現動態監測和定期評價，引導居民進行自我健康管理，并根據科學評估提供個性化健康指導[5]。

由于本研究所選擇的患者是已經開始連續用藥控制血壓的患者，而且所選擇的時間點僅有3個，在較少的數據點對比中，并沒有顯示出試驗組的管理優勢，但在血壓異常的發生頻率和治療依從性方面，試驗組明顯占據優勢。在依托智慧家醫系統的管理模式下，患者的用藥更為規律，同時可以得到更加豐富以及專業的指導，較為良好的規避了慢性病患者在長期治療過程中難以堅持的問題。即使出現血壓異常，患者也可以第一時間與醫務人員溝通，采取針對性措施，將異常所帶來的損傷壓制在最低的水平。患者的血壓控制良好則進一步提升了繼續使用該種系統的積極性，從而形成了一個正向的循環。在該系統中囊括了多種健康知識的信息，再加上醫務人員的定期溝通以及該系統的主動推送等，因此試驗組患者各種健康行為的建立比例均高于對照組，也是合理的結果。需要承認的是，對照組所采用的管理策略也是符合《國家基本公共衛生服務規范》（第三版）的工作要求，各類指標的變化情況也較為合理，但是該種工作模式下，無論是社區醫生還是患者，均比較被動，醫生難以第一時間掌握患者的動態，患者也無法直接獲得醫生的指導。在試驗組的管理模式下，通過線上的頻繁溝通，醫患雙方具有了一個聯絡的高速通道，患者能夠隨時隨地的與自己的簽約醫生溝通，完成對于診療計劃的協商，門診時間的預約，疑難問題的解答，異常情況的處理等，均對血壓的控制起到良好的效果，患者對智慧家醫模式均表示非常滿意。

當然本研究也存在一定的不足，由于條件所限，只是進行了回顧性的調查，另外也只能對單個中心的情況進行分析，希望將來有機會可以進行多中心聯合的隨機對照研究，對該種系統的干預效果進行深入探討。再有就是很多老年人對于智能APP的應用不能夠靈活運用，這一點也是今后所要思考和改進的地方。

綜上所述，利用“智慧家醫”的管理模式干預高血壓患者，有利于患者的血壓穩定，改善各類健康行為的建立，提高了高血壓治療的依從性，值得推廣。