简介:【摘要】目的:构建智能随访决策支持模型,并使其融合慢病随访循证知识库,预测最适合患者的慢病随访方案。方法:对数据进行规则化处理,然后基于智能化信息技术如人工智能算法对患者信息进行学习和训练,同时将患者信息与以构建的循证知识库进行同等概念下的决策匹配,将患者个性化的随访需求与相应的随访解决方案进行链接,构建慢病智能随访决策支持模型。结论:通过智能随访决策支持模型的构建,实现了对老年慢病患者实施精准、动态及同质化的随访服务。
简介:摘要慢性病管理是基本公共卫生服务工作的重中之重,《国家基本公共卫生服务规范(2011版)》要求乡镇卫生院和社区卫生服务中心负责对高血压、Ⅱ型糖尿病患者进行4次面对面的随访。2015年补充要求对控制不稳定患者要进行6次随访。我们在实际工作中,发现了很多问题,需要引起重视。
简介:【摘要】目的:探讨对 2型糖尿病患者行慢病随访管理的控制效果。方法:抽取我院在 2017年 9月到 2019年 6月纳入慢病管理的 2型糖尿病患者,共 10例。所有患者均接受慢病随访管理,对比管理前后的血糖水平以及管理前后的自我管理能力评分。结果:护理后患者的空腹血糖、餐后 2h血糖以及糖化血红蛋白水平均优于护理前,组间数据对比有着显著优势,存在统计学参考价值, P值小于 0.05。护理后患者的饮食控制、遵医用药、血糖监测以及规律运动等自我管理能力评分均高于护理前,组间数据对比有着显著优势,存在统计学参考价值, P值小于 0.05。结论:对 2型糖尿病患者行慢病随访管理,对于控制患者血糖水平、提高患者自我管理能力的效果十分显著。
简介:摘要目的探讨云随访系统在高尿酸痛风患者院后随访管理中的效果。方法采用便利抽样法,选取2021年6月在台州市中心医院治疗后出院的120例痛风患者为研究对象,按照随机数字表法随机分为对照组和试验组,各60例。对照组实施常规随访,试验组实施基于云随访系统的随访。随访前和随访6个月后比较两组患者血尿酸水平和自我管理能力。结果随访6个月后,对照组和试验组患者的血尿酸水平均低于随访前,且试验组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);随访6个月后,试验组的自我管理能力得分高于随访前,且高于对照组随访后,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于云随访系统的新随访模式有助于提高痛风患者的自我管理能力,降低痛风患者的血尿酸水平。