李超然

（广州市从化区太平镇神岗卫生院 广东 广州 510980）

高血压病是基层常见的老年人的慢性疾病，是导致多种重要组织器官疾病的危险因素，严重可致残致死，因此，长期血压监测和治疗干预具有重大临床积极意义[1]。近年来，随着物联网的发展和家庭医生模式的开展，利于社区医生对患者病情诊治和健康指导。故本院在高血压病的家庭医生管理、诊断、治疗和随访基础上，探究基于物联网的智能穿戴设备对社区高血压病的防治效果，现将结果报道如下。

1. 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019 年1 月—4 月于我院就诊治疗的原发型高血压患者200 例，均符合符合《中国高血压防治指南》的诊断标准[2]，按照随机数字表法进行分组。观察组（n=100 例），男63 例，女37 例，年龄35 ～78（63.4±12.1）岁，体质量指数（BMI）21 ～27（24.15±0.57）kg/m2，高血压分级：Ⅰ级34 例，Ⅱ级38 例，Ⅲ级28 例。对照组（n=100 例），男60 例，女40 例，年龄38 ～79（62.8±10.9）岁，体质量指数（BMI）21 ～26（23.92±0.63）kg/m2，高血压分级：Ⅰ级32 例，Ⅱ级41 例，Ⅲ级27 例。两组基础资料对比无统计学差异（P＞0.05），具有可比性。

1.2 方法

对照组进行家庭医生管理模式。（1）建立家庭医生式服务团队，为高血压患者建立健康档案，并进行家庭医生服务计划签约，进行血压分级、危险因素分级管理，制定相应的降压治疗方案，对患者进行高血压相关专业知识健康宣教，帮助患者疏导不良情绪，指导并监督患者进行定时血压监测，对患者的生活方式进行干预。（2）患者需进行每3 个月一期的复诊，并进行相应临床检查和病情评估，并根据情况调整治疗方案和干预措施。（3）健康跟踪，健康宣教讲座：①向患者讲授高血压相关专业知识，指导患者如何正确防治高血压，1 次/ 月；②电话随访，医嘱患者按时按量服药，提高老人用药意识，提醒患者注意控制不良自我行为，2 次/ 周；③入户随访：给予患者及家属心理支持，监督患者自我管理情况，根据患者病情调整治疗方案。

在此基础上，观察组佩戴基于物联网的智能穿戴设备。发放智能穿戴血压计与使用手册，指导患者在智能手机安装好对应的APP，确保智能穿戴设备在联网和正常使用状态后，录入对应的患者信息，并教授患者如何正确使用；患者每天务必佩戴智能穿戴血压计，实时监测的患者数据会通过内置感应器通过物联网传送至云平台，继而进行综合统计与分析后，通过手机微信、短信和APP 等方式将信息反馈给患者，并对患者进行健康指导和风险因素预警。社区医护人员可以登录云平台，获知患者相关数据，并及时对异常情况进行监测与干预，提供电话咨询、健康宣教、远程诊断与急救指导等服务。

1.3 观察指标

随访1 年，对比两组干预前后血压变化，统计两组干预后的血压控制率、服药依从性和自我行为控制情况。（1）血压控制率：优良（血压控制在＜140/90mmHg 的时间＞9 个月/ 年）、尚可（血压控制在＜140/90mmHg 的时间＞6 个月/ 年）及不良（血压＞140/90mmHg 的时间＞6 个月/ 年），统计血压控制率[2]。（2）服药依从性：采取用药依从性Morisky 量表进行评分，总分8 分，＜6 分为依从性差，分值与服药依从性成正比[3]。（3）自我行为控制情况：采用问卷调查，题目包括控制体重（BMI ＜25kg/m2）、保持运动量（≥30min/d且3次/周）、睡眠时间充足（≥6h/d）、限盐（＜6g/d）、限酒（＜50ml/d）和控烟（＜5 支/d）。

1.4 统计学方法

采用SPSS19.0 统计学软件进行数据的处理分析。

2. 结果

2.1 血压水平和服药依从性

干预前，两组血压水平和服药依从性无统计学差异（P＞0.05）；干预后，两组的血压水平均显著下降，服药依从性评分均显著提高，且观察组的改善幅度显著更优（P＜0.05），见表1。

表1 两组血压水平和服药依从性比较（±s）

表1 两组血压水平和服药依从性比较（±s）

注：* 为组内干预前后比较P ＜0.05。

组别 n 收缩压（mmHg） 舒张压（mmHg） 治疗依从性（分）干预前 干预后 干预前 干预后 干预前 干预后观察组 100 155.2±12.8 128.3±14.5* 105.2±9.6 85.5±8.2* 5.04±1.02 7.03±0.78*对照组 100 154.6±14.1 140.5±13.5* 105.6±10.1 94.7±7.9* 5.19±1.19 6.28±0.71*t-0.315 6.158 0.287 8.080 0.957 7.111 P-＞0.05 ＜0.05 ＞0.05 ＜0.05 ＞0.05 ＜0.05

2.2 血压控制率

干预后，观察组的血压控制率显著高于对照组，（χ2=4.735，P＜0.05），见表2。

表2 两组血压控制率比较（例）

2.3 自我行为控制情况

干预后，观察组的( 保持运动量、睡眠时间充足、限盐、限酒和控烟) 自我行为控制情况显著优于对照组（P＜0.05），见表3。

表3 两组自我行为控制情况比较[n（%）]

3. 讨论

高血压是临床常见心血管疾病，病情受不良饮食、生活和运动习惯影响，并随着病程进展，易合并多种严重并发症，因此长期有效的血压监测、行为干预和降压治疗十分必要。但关于过往的血压监测具有局限性，以往的血压计自主测量数据孤立，未能形成连贯性的联网数据，患者多为老年患者，受到依从性、认识度、沟通偏移等多种因素影响，往往不能长期坚持完成完整的血压监测，就诊时往往不能全面主诉病情，使医生对判断患者病情诊断会产生误差，对于诊断和治疗的指导作用不够全面[4]。

随着物联网的发展，智能穿戴设备具有的便携性、经济性、云数据等优势，逐渐搭建起医生和患者之间的数据桥梁，可以多次实时采集和上传数据、图线直观显示患者血压变化趋势、自动预警，为医生提供大量的数据支持，便于社区医生进行跟踪病情并进行健康指导和用药调整，及时对患者进行有效干预，减少心血管不良事件的发生[5]。

本研究结果显示，干预后，观察组的血压控制情况优于对照组，服药依从性评分高于对照组，( 保持运动量、睡眠时间充足、限盐、限酒和控烟) 自我行为控制情况优于对照组。综上所述，基于物联网的智能穿戴设备应用于社区高血压病患者中，可帮助患者有效控制血压水平，提高其自我行为控制情况和服药依从性，控制病情进展。