基于“智慧家医”的管理模式对社区高血压患者的干预效果研究

齐有胜，姜龙训

（北京市丰台区和义社区卫生服务中心，北京 100076）

0 引言

目前对我国人群健康构成最大威胁的是慢性疾病，恶性肿瘤等生活方式类疾病，其中高血压是较为典型的代表[1]。该种疾病的病因复杂，病程漫长，且一旦确诊之后几乎无法治愈，只能长时间进行控制。而如何保证患者的治疗依从性属于世界性的难题[2]。和义中心利用“智慧家医”系统，对辖区内罹患高血压的居民进行连续干预，对患者的血压管控起到良好的效果。本研究选择2018年1月至2019年12月在和义中心接受长期管理的高血压患者346例的资料进行回顾性分析，现报告如下。

1 资料与方法

1.1 研究资料。选择2018年1月到2019年12月在和义中心接受长期管理的高血压患者346例的资料进行回顾性分析。纳入标准：①患者确诊为高血压，诊断标准参考《中国高血压防治指南2010》[3]；②家庭医生签约管理的社区居民，在和义中心接受连续性医疗服务（2018年1月至2019年12月之间至少保证连续1年）；③本次研究的数据完整（每月至少有2次血压测量结果）。排除标准：①合并恶性肿瘤者；②精神异常或意识障碍者；③非高血压性心脏病、非高血压继发性慢性肾脏病及继发性高血压者；④合并心理障碍、视觉障碍、认知障碍者。

1.2 研究方法

1.2.1 分组方法：选择在和义中心就诊且使用“智慧家医”APP管理的173例高血压患者作为试验组，选择同时间段内在该中心就诊且未使用该APP管理的173例高血压患者作为对照组（临床试验前均已征得患者同意并签订知情同意书）。两组患者基线临床资料无显著性差异（P＞0.05），见表1。

表1 两组基线临床资料比较

1.2.2 管理方法：对照组采用常规的管理策略，具体如下：依据医生所开具的药物遵照医嘱进行连续治疗，定时到门诊测量血压以及开具下一阶段治疗所需药物，接受门诊医护人员给予的健康宣教，定期参加医院组织的关于高血压患者居家管理的健康教育培训等。试验组在对照组基础上使用“智慧家医”APP进行管理，具体如下：①患者在就诊时利用二维码扫描的方法，借助智能手机，安装“智慧家医”的手机客户端，并绑定自己的签约医生以及管理团队，现场发放关于该APP的使用方法说明。②由和义中心的人员在该APP的后台进行维护，将包括高血压在内的多种疾病相关知识以及患者的日常生活注意事项等信息以文字、图片、音频、视频等多维度传播方式放置到客户端，以方便患者随时查看，其中包括关于高血压疾病的病因、治疗方法、自我血压测量方法、饮食与运动注意事项及并发症情况。③和义中心保证工作时间段均有医务人员登录APP后台，直接对患者的线上提问进行回答，患者也可以通过该APP上传自己的血压数据，预约门诊以及体检等的时间，也可以指定医生进行就诊。④患者可以随时通过APP查阅自己的健康档案、用药、化验、随访情况，并可以通过APP和自己的签约医生进行线上咨询和健康互动。⑤和义中心通过“智慧家医”客户端，聘请高血压领域的专家进行线上健康讲座，对线上的患者进行一对多的宣教，同时可以在线对患者的问题进行回答。⑥APP也会根据患者的后台数据，向患者发出自动提示，如开药，测量血压等。

1.3 观察指标与相关概念

1.3.1 血压控制情况：比较患者干预前（T1）、干预后6个月（T2）、干预后1年（T3）的血压变化情况；在入组1年内血压异常出现频率；干预后1年内血压异常首次出现的时间分布情况。血压异常：患者自测血压、诊室血压中，收缩压≥140 mmHg和/或舒张压≥90 mmHg。将患者的血压异常定义为“终点事件”[3]，利用生存曲线的方法进行分析。

1.3.2 高血压治疗依从性：使用Morisky-Green量表对患者的治疗依从性测评，采用门诊询问的方式完成调查，该问卷共有4个问题，分数分布在0分到4分之间，分数越高代表用药依从性越好。该量表的总体信度克朗巴赫α系数（Cronbach's α）在0.821～0.914之间[4]。对比两组的干预前（T1）、干预后6个月（T2）、干预后1年（T3）的高血压治疗依从性。

1.3.3 患者健康行为：根据和义中心工作实践，自行设计的健康行为问卷，主要包括健康饮食、规律运动、定时服药和自我血压监测4个维度。每个维度的评分均在0分到10分之间，高于6分为建立相应的健康行为。该量表的总体信度克朗巴赫α系数（Cronbach's α）在0.883～0.935之间。由患者签约家庭医生在一年随访期结束时对患者进行一对一问卷调查，对比两组干预后各项健康行为的建立比例。

1.4 统计学分析。采用SPSS 24.0软件，计量资料使用（±s）表示，组间比较采用独立样本t检验。计数资料使用例数（n）及百分比（%）表示，采用χ2检验。生存分析采用Kaplan-Meier法进行计算，并利用Log-rank检验，不同时间点的计量资料数据比较采用重复测量方差分析，如果结果为阳性，则利用SNK-q检验进行两两比较，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组T1，T2，T3的血压变化情况。①两组的收缩压与舒张压在不同时间点间的数据差异均不具有统计学意义（F=1.025，1.138，P＞0.05）；②两组的收缩压与舒张压数据差异均不具有统计学意义（F=0.983，1.102，P＞0.05）；③两组的收缩压与舒张压数据处理因素与时间之间均不存在交互作用（F=1.320，1.064，P＞0.05），见表2。

表2 两组T1，T2，T3的血压变化情况（±s）

表2 两组T1，T2，T3的血压变化情况（±s）

项目 例数 组别 T1 T2 T3收缩压 173 对照组 145.18±10.25146.03±10.26 144.97±9.36试验组 146.23±9.78 145.39±11.23 146.25±8.97舒张压 173 对照组 95.04±8.48 94.42±7.39 95.12±8.43试验组 94.35±9.51 95.21±8.40 93.05±9.62

2.2 两组在入组1年内的血压异常出现频率比较结果。对照组的血压异常出现频率高于试验组[（6.90±1.13）次/月VS（2.83±0.56）次/月]（t=11.179，P＜0.05），详见表3。

表3 两组在入组1年内的血压异常出现情况

2.3 两组在干预后1年内血压异常首次出现的时间分布情况。对照组的血压异常首次出现平均时间为9.211个月（95%CI为8.689～9.733个月），试验组的血压异常首次出现平均时间为11.043个月（95%CI为10.718～11.368个月），数据差异具有统计学意义（χ2=31.722，P＜0.05），见图1。

图1 两组干预后1年内血压异常累积发生率曲线比较

2.4 两组T1，T2，T3的高血压治疗依从性变化情况。①高血压治疗依从性评分在不同时间点间的数据差异具有统计学意义（F=60.515，P＜0.05）；②试验组的高血压治疗依从性评分高于对照组（F=42.157，P＜0.05）；③两组的数据处理因素与时间之间存在交互作用（F=50.557，P＜0.05），见表4。

表4 两组T1，T2，T3的高血压治疗依从性变化情况（±s）

表4 两组T1，T2，T3的高血压治疗依从性变化情况（±s）

组别 例数 T1 T2 T3对照组 173 3.05±0.75 2.81±0.66 2.50±0.53试验组 173 3.04±0.68 3.05±0.70 3.02±0.64

2.5 两组干预后各项健康行为的建立比例比较结果。试验组各项健康行为建立的比例均高于对照组（χ2=14.080，6.539，14.957，17.535，P＜0.05），见表5。

表5 两组干预后各项健康行为的建立比例比较结果[n（%）]

3 讨论

随着我国医疗体制的改革，目前强调的是慢性病、常见病尽量在基层社区医院解决，疏散三级医院的患者人群，做到患者合理分流，合理诊疗的策略。高血压患者的长期治疗就十分符合该策略。正是在这种前提下，给予了“智慧家医”管理模式的运行机遇。

本研究中所探讨的智慧家医系统是北京市丰台区所开发的一款针对社区卫生服务中心的慢性病管理工作的线上APP。该APP有以下四个优点：①通过“互联网+医疗”的方式，为签约居民提供治疗、预防、康复、居家护理等协同一体化的健康照护新模式，囊括了“固定”“协同”“智慧”三大服务内涵，重新定位、诠释了“家庭医生”，让居民拥有值得信赖的家庭医生。②该系统利用熟人模式重新定义了医患关系，将“全科医生+社区护士+防保人员”绑定组成了“家庭医生”管理团队与患者进行签约和沟通，医生负责常见病、多发病的诊疗，护士负责协助医生做好随访、健康评估，防保人员负责健康教育、健康干预等工作。“医护防协同”在服务中得到强化，反过来也推动服务质量提升。③依托该平台，签约患者就医挂号时，系统会自动识别，将其安排到签约医生处就诊，促使医生与签约患者建立相对固定的服务关系。而针对高血压等慢性病的管理，该系统后台智能化慢病管理系统可以对签约患者的整体健康状况实现动态监测和定期评价，引导居民进行自我健康管理，并根据科学评估提供个性化健康指导[5]。

由于本研究所选择的患者是已经开始连续用药控制血压的患者，而且所选择的时间点仅有3个，在较少的数据点对比中，并没有显示出试验组的管理优势，但在血压异常的发生频率和治疗依从性方面，试验组明显占据优势。在依托智慧家医系统的管理模式下，患者的用药更为规律，同时可以得到更加丰富以及专业的指导，较为良好的规避了慢性病患者在长期治疗过程中难以坚持的问题。即使出现血压异常，患者也可以第一时间与医务人员沟通，采取针对性措施，将异常所带来的损伤压制在最低的水平。患者的血压控制良好则进一步提升了继续使用该种系统的积极性，从而形成了一个正向的循环。在该系统中囊括了多种健康知识的信息，再加上医务人员的定期沟通以及该系统的主动推送等，因此试验组患者各种健康行为的建立比例均高于对照组，也是合理的结果。需要承认的是，对照组所采用的管理策略也是符合《国家基本公共卫生服务规范》（第三版）的工作要求，各类指标的变化情况也较为合理，但是该种工作模式下，无论是社区医生还是患者，均比较被动，医生难以第一时间掌握患者的动态，患者也无法直接获得医生的指导。在试验组的管理模式下，通过线上的频繁沟通，医患双方具有了一个联络的高速通道，患者能够随时随地的与自己的签约医生沟通，完成对于诊疗计划的协商，门诊时间的预约，疑难问题的解答，异常情况的处理等，均对血压的控制起到良好的效果，患者对智慧家医模式均表示非常满意。

当然本研究也存在一定的不足，由于条件所限，只是进行了回顾性的调查，另外也只能对单个中心的情况进行分析，希望将来有机会可以进行多中心联合的随机对照研究，对该种系统的干预效果进行深入探讨。再有就是很多老年人对于智能APP的应用不能够灵活运用，这一点也是今后所要思考和改进的地方。

综上所述，利用“智慧家医”的管理模式干预高血压患者，有利于患者的血压稳定，改善各类健康行为的建立，提高了高血压治疗的依从性，值得推广。