Application of home symptom remote monitoring and intelligent decision support system based on cloud follow-up platform in patients receiving chemotherapy for gynecological malignant tumors

HE Xiaoqian，SHUAI Wenjun，LIU Meiling，LUO Jianghe，YAN HaiyiGuangzhou Women and Children′s Medical Center，Guangdong 510623 ChinaCorresponding Author HE Xiaoqian，E-mail：hexiaoq665@163.com

Keywords cloud follow-up;home care;symptom monitoring;gynecology;malignant tumors;chemotherapy;nursing

摘要 目的：探討基于云隨訪平臺(tái)的居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)在婦科惡性腫瘤化療病人中應(yīng)用效果。方法：方便抽取2021年4月—2022年11月在廣東省某三級(jí)甲等醫(yī)院化療的77例婦科惡性腫瘤病人作為研究對(duì)象，隨機(jī)分為兩組。觀察組38例，采用基于云隨訪平臺(tái)居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)管理；對(duì)照組39例，采用常規(guī)隨訪護(hù)理。采用癌癥病人生活質(zhì)量量表（EORTC QLQ-C30）、癌癥行為量表簡(jiǎn)潔量表（CBI-B）、焦慮壓力抑郁量表（DASS-21）測(cè)評(píng)兩組病人干預(yù)前后生活質(zhì)量、自我效能及壓力焦慮抑郁狀況。結(jié)果：觀察組病人化療結(jié)束后焦慮、壓力評(píng)分低于對(duì)照組，壓力管理、情緒管理、生活質(zhì)量評(píng)分高于對(duì)照組，兩組比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）。結(jié)論：基于云隨訪平臺(tái)的居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策系統(tǒng)在婦科惡性腫瘤化療病人中的應(yīng)用有助于減輕病人壓力，緩解負(fù)性情緒，提高生活質(zhì)量。

關(guān)鍵詞 云隨訪;居家護(hù)理;癥狀監(jiān)測(cè);婦科;惡性腫瘤;化療;護(hù)理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.17.017

化療是惡性腫瘤常規(guī)輔助治療手段，病人治療過(guò)程中出現(xiàn)多種局部和全身反應(yīng)，導(dǎo)致病人化療期間出現(xiàn)焦慮、抑郁等負(fù)性情緒，影響治療效果［1-3］。遠(yuǎn)程照護(hù)管理平臺(tái)結(jié)合信息化技術(shù)手段，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化、專業(yè)化的健康教育及咨詢，加強(qiáng)醫(yī)患交流及實(shí)時(shí)互動(dòng)，落實(shí)病人遵醫(yī)行為，提高病人的自我管理能力，同時(shí)改善不良心理壓力對(duì)病人的影響，提高病人的生活質(zhì)量［4］。基于此，本研究借助醫(yī)院云隨訪平臺(tái)，聚焦婦科惡性腫瘤化療病人居家癥狀監(jiān)測(cè)需求，對(duì)婦科惡性腫瘤化療病人采用居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)，取得較好的效果?，F(xiàn)報(bào)道如下。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

方便抽取2021年4月—2022年11月在廣東省某三級(jí)甲等醫(yī)院化療的婦科惡性腫瘤病人77例作為研究對(duì)象。采用SAS計(jì)算機(jī)化隨機(jī)過(guò)程在排列的區(qū)塊中集中進(jìn)行隨機(jī)化分組，分為觀察組（n=38）和對(duì)照組（n=39）。納入標(biāo)準(zhǔn)：1）診斷為宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌、卵巢癌、滋養(yǎng)細(xì)胞腫瘤、陰道癌及外陰癌的成人病人（≥18歲）；2）計(jì)劃在術(shù)后接受至少2個(gè)周期的全身化療；3）能夠使用手機(jī)進(jìn)行癥狀報(bào)告，并且能夠用中文填寫調(diào)查表。排除標(biāo)準(zhǔn)：1）接受其他相關(guān)研究治療；2）計(jì)劃接受同步放療或每周化療方案；3）任何遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移或僅接受激素治療、口服化療、靶向藥物；4）治療小組評(píng)估的認(rèn)知障礙可能會(huì)阻礙研究計(jì)劃的完成且無(wú)法進(jìn)行自我護(hù)理；5）無(wú)法提供書面知情同意書。本研究經(jīng)本院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，病人及家屬均簽署知情同意書。采用定量資料的單側(cè)檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)性研究的兩樣本均數(shù)估算樣本量公式，查閱、參考相關(guān)研究，樣本量N1=N2=21，樣本量增加20%以保證剔除、脫落病例的補(bǔ)充，每組樣本至少36例。

1.2 方法

1.2.1 觀察組

1.2.1.1 成立干預(yù)小組并制定干預(yù)方案

干預(yù)小組共9名成員，包括護(hù)士長(zhǎng)1名、?？谱o(hù)士5名、腫瘤科醫(yī)師2名以及信息技術(shù)員1名，除信息技術(shù)員外，其他人員均在婦科腫瘤病區(qū)工作5年以上，熟悉婦科惡性腫瘤病人護(hù)理相關(guān)知識(shí)和技能。課題實(shí)施前對(duì)團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行統(tǒng)一的培訓(xùn)，以保證同質(zhì)性。研究者根據(jù)前期以UpToDate為主的循證醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和臨床實(shí)踐形成化療病人癥狀監(jiān)測(cè)與智能管理知識(shí)庫(kù)，并對(duì)婦科惡性腫瘤化療病人進(jìn)行訪談，制定基于云隨訪的婦科惡性腫瘤化療病人居家癥狀監(jiān)測(cè)干預(yù)方案。

1.2.1.2 護(hù)理干預(yù)

病人在智能手機(jī)上下載獲得加密的、安全的藍(lán)牛APP程序，護(hù)理人員告知病人APP使用方法。觀察組病人每天12：00前至少完成1次癥狀報(bào)告，如感到不適，隨時(shí)填寫癥狀報(bào)告。化療癥狀問(wèn)卷（包括化療毒副反應(yīng)）及其他自我評(píng)估問(wèn)卷涉及化療相關(guān)癥狀。如病人報(bào)告睡眠障礙，進(jìn)一步了解24 h睡眠時(shí)間、睡眠障礙種類、睡眠質(zhì)量等。觀察組病人移動(dòng)端資料將被發(fā)送到安全、加密的遠(yuǎn)程臨床中央服務(wù)器。該服務(wù)器根據(jù)知識(shí)庫(kù)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法和臨床癥狀評(píng)估。病人發(fā)送癥狀數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)立即收到針對(duì)所報(bào)告特定癥狀的循證自我護(hù)理建議。此外，觀察組病人可以通過(guò)加密登錄后訪問(wèn)自助數(shù)據(jù)庫(kù)和癥狀圖（詳細(xì)了解所經(jīng)歷的個(gè)別癥狀的趨勢(shì)）。如果傳入的癥狀報(bào)告涉及臨床干預(yù)，則服務(wù)器軟件將生成兩個(gè)級(jí)別的警報(bào)（黃色和紅色），該警報(bào)將發(fā)送給指定的護(hù)士或醫(yī)生的手機(jī)號(hào)，護(hù)士或醫(yī)生通過(guò)移動(dòng)電話接收警報(bào)。干預(yù)小組成員將在安全的網(wǎng)頁(yè)上查看病人的癥狀報(bào)告，基于平臺(tái)知識(shí)庫(kù)的決策支持算法進(jìn)行指導(dǎo)，通過(guò)電話直接與病人取得聯(lián)系，根據(jù)指南進(jìn)行系統(tǒng)化分診，促進(jìn)實(shí)時(shí)臨床干預(yù)措施的啟動(dòng)?！包S色警報(bào)”表示該癥狀并不嚴(yán)重或并未危及生命，但盡早干預(yù)可能會(huì)阻止該癥狀進(jìn)一步發(fā)展，需要在24 h內(nèi)做出反應(yīng)。紅色警報(bào)將被發(fā)送給干預(yù)小組成員，以應(yīng)對(duì)嚴(yán)重的癥狀，并要求醫(yī)護(hù)人員在收到警報(bào)后4 h內(nèi)做出響應(yīng)。

1.2.2 對(duì)照組

病人同樣在智能手機(jī)上下載獲得加密的、安全的藍(lán)牛APP程序，并告知使用方法，在不同時(shí)間點(diǎn)填寫問(wèn)卷信息。護(hù)士每日登錄藍(lán)牛平臺(tái)跟進(jìn)隨訪結(jié)果并給予相應(yīng)的指導(dǎo)。

1.2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.2.3.1 癌癥病人生活質(zhì)量量表（EORTC QLQ-C30）

EORTC QLQ-C30（V3.0）是面向所有癌癥病人的核心量表，包括30個(gè)條目。其中條目1～28采用4級(jí)評(píng)分，“從沒(méi)有”“有一點(diǎn)”“較多”“很多”分別計(jì)1、2、3、4分；條目29、30采用7級(jí)評(píng)分，根據(jù)測(cè)評(píng)對(duì)象的回答分別計(jì)1、2、3、4、5、6、7分。EORTC QLQ-C30中文版量表具有較好的信度、效度、可行性及一定的反應(yīng)度，可作為我國(guó)惡性腫瘤病人生命質(zhì)量的測(cè)評(píng)工具［5］。

1.2.3.2 癌癥行為量表簡(jiǎn)潔量表（CBI-B）

CBI-B由保持獨(dú)立和積極的態(tài)度、參與醫(yī)療、壓力管理及情緒管理4個(gè)維度，共12個(gè)條目組成，反映接受治療的癌癥病人或家庭照顧者在應(yīng)對(duì)過(guò)程中的行為和態(tài)度。采用9級(jí)評(píng)分法，1分表示“完全不自信”，5分表示“中度自信”，9分表示“完全自信”。得分越高，越有信心，自我效能越高。CBI-B具有較好的信度和效度［6］。

1.2.3.3 焦慮壓力抑郁量表（DASS-21）

DASS-21由澳洲新南威而斯大學(xué)的研究人員開發(fā)，將原來(lái)的42項(xiàng)自評(píng)問(wèn)題減少至21項(xiàng)，采用5級(jí)（正常、輕度、中度、嚴(yán)重和非常嚴(yán)重）評(píng)分法。DASS-21目前廣泛用于評(píng)估測(cè)量對(duì)象抑郁、焦慮和壓力3種負(fù)面情緒狀態(tài)的嚴(yán)重程度，具有良好的信度和效度［7］。

1.2.4 資料收集方法

兩組一般資料由經(jīng)過(guò)統(tǒng)一培訓(xùn)的5名?？谱o(hù)士在病人化療前收集，包括年齡、疾病診斷、腫瘤類型等。干預(yù)時(shí)間為第1次化療開始至整個(gè)化療結(jié)束后14 d，在病人第1次化療前及化療結(jié)束后14 d采用EORTC QLQ-C30、CBI-B和DASS-21測(cè)評(píng)。自我報(bào)告癥狀、EORTC QLQ-C30、CBI-B和DASS-21均由云隨訪平臺(tái)自動(dòng)推送問(wèn)卷讓病人自行填寫。

1.2.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。符合正態(tài)分布的定量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）描述，組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，偏態(tài)分布的定量資料以中位數(shù)、四分位數(shù)［M（P25，P75）］表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。定性資料以頻數(shù)表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組病人一般資料比較（見表1）

2.2 兩組病人生活質(zhì)量比較

兩組病人化療前生活質(zhì)量得分比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05），化療后14 d兩組EORTC QLQ-C30評(píng)分比較見表2。

2.3 兩組病人化療后CBI-B評(píng)分比較

兩組病人化療前CBI-B評(píng)分比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05），化療后14 d兩組CBI-B評(píng)分比較見表3。

2.4 兩組病人DASS-21評(píng)分比較

兩組病人化療前DASS-21評(píng)分比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05），化療后14 d兩組DASS-21評(píng)分比較見表4。

3 討論

3.1 云隨訪可以降低焦慮情緒，提高壓力管理能力

研究顯示，我國(guó)已婚的婦科惡性腫瘤病人中，焦慮、抑郁患病率分別為79.95%和94.16%。焦慮的發(fā)生與低收入水平、化療的頻次、診斷結(jié)果和低睡眠質(zhì)量相關(guān)，抑郁的發(fā)生與低睡眠質(zhì)量和化療頻率相關(guān)［3］?；煂?duì)病人焦慮、抑郁的影響可能是因?yàn)椴∪藢?duì)化療本身以及預(yù)期出現(xiàn)的副作用的恐懼，包括血液系統(tǒng)的副作用、胃腸道刺激、短期和長(zhǎng)期記憶損失、周圍神經(jīng)病變等［8-9］。社會(huì)及家庭支持可降低惡性腫瘤病人焦慮和抑郁的風(fēng)險(xiǎn)［10］。因此，提高病人對(duì)本身疾病及治療策略的認(rèn)識(shí)，滿足病人自我照護(hù)的健康信息需求，對(duì)于病人出現(xiàn)的癥狀進(jìn)行及時(shí)的干預(yù)，可有效緩解病人的不良情緒，提高病人的治療配合度。本研究利用醫(yī)院云隨訪平臺(tái)，為婦科惡性腫瘤化療病人建立居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)，病人通過(guò)云隨訪平臺(tái)發(fā)送癥狀數(shù)據(jù)，可收到針對(duì)報(bào)告特定癥狀的自我護(hù)理建議，從而能夠提高病人居家自我照護(hù)能力，縮短癥狀干預(yù)時(shí)間。此外，病人可以訪問(wèn)自助數(shù)據(jù)庫(kù)和癥狀圖，詳細(xì)了解其所經(jīng)歷的個(gè)別癥狀的發(fā)展趨勢(shì)，增強(qiáng)病人對(duì)于自身化療情況的了解，降低病人對(duì)于化療相關(guān)不良反應(yīng)的焦慮情緒，提高病人的應(yīng)對(duì)能力。系統(tǒng)通過(guò)發(fā)送紅色或黃色警報(bào)，干預(yù)小組成員可及時(shí)通過(guò)電話直接與病人取得聯(lián)系，促進(jìn)實(shí)時(shí)臨床護(hù)理干預(yù)措施的啟動(dòng)。本研究結(jié)果顯示，觀察組病人化療后CBI-B中的壓力管理和情緒管理評(píng)分高于對(duì)照組，且DASS-21中焦慮和壓力評(píng)分低于對(duì)照組，提示基于云隨訪平臺(tái)的婦科惡性腫瘤化療病人居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用能緩解婦科惡性腫瘤病人化療期間的負(fù)性情緒，提高壓力管理能力。這與林碧華等［11］研究結(jié)果一致。建議有條件的醫(yī)院開通云隨訪平臺(tái)，為婦科惡性腫瘤化療病人提供基于云隨訪平臺(tái)的延續(xù)護(hù)理服務(wù)，滿足病人居家化療癥狀的監(jiān)測(cè)需求，提高應(yīng)對(duì)能力，幫助病人順利完成化療。

3.2 基于云隨訪對(duì)婦科惡性腫瘤化療病人實(shí)施居家癥狀監(jiān)測(cè)，顯著提高病人生活質(zhì)量

近幾年，婦科惡性腫瘤病人的生活質(zhì)量及心理狀況受到越來(lái)越多研究者的關(guān)注［12-13］。研究表明，病人的軀體和心理狀態(tài)嚴(yán)重影響婦科惡性腫瘤病人的生活質(zhì)量［14］。焦慮和抑郁評(píng)分與心理健康水平關(guān)系密切，而心理健康水平與生活質(zhì)量呈正相關(guān)［15］。本研究結(jié)果顯示，除社會(huì)功能外，觀察組角色功能、認(rèn)知功能、情緒功能和軀體功能評(píng)分均優(yōu)于對(duì)照組；除了氣促以外，疼痛、疲勞、惡心與嘔吐、失眠、食欲喪失、便秘、腹瀉評(píng)分低于對(duì)照組。觀察組生活質(zhì)量的提高，一方面與病人焦慮和壓力降低、壓力管理能力提高有關(guān)；另一方面，居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)能夠針對(duì)病人報(bào)告的特定癥狀提供循證自我護(hù)理建議，護(hù)士能夠優(yōu)先處理有嚴(yán)重癥狀的化療病人，病人可實(shí)時(shí)獲得照護(hù)反饋，盡早進(jìn)行干預(yù)管理，避免癥狀加重。表明基于云隨訪平臺(tái)居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)優(yōu)于傳統(tǒng)方式隨訪，研究結(jié)果與國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果［15-16］一致，遠(yuǎn)程監(jiān)控通過(guò)加強(qiáng)病人對(duì)癥狀的報(bào)告和管理，可以減少病人的癥狀困擾、減少意外住院及相關(guān)成本，提高病人的生活質(zhì)量［17-20］。

4 小結(jié)

本研究聚焦婦科惡性腫瘤化療病人居家自我照護(hù)的迫切健康需求，利用云隨訪平臺(tái)構(gòu)建婦科惡性腫瘤化療病人居家癥狀遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與智能決策支持系統(tǒng)，通過(guò)定期追蹤隨訪，提高其壓力管理和情緒管理能力，有效緩解焦慮情緒，提高該人群的生活質(zhì)量。同時(shí)，本研究具有一定的局限性，一般資料收集未包括病人基礎(chǔ)疾病，可能會(huì)影響本研究結(jié)果。此外，本研究?jī)H為單中心的調(diào)查研究，下一步將開展多中心的研究，充分發(fā)揮云隨訪平臺(tái)的作用，進(jìn)一步驗(yàn)證本研究的有效性。

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（收稿日期：2023-09-11；修回日期：2024-07-30）

（本文編輯張建華）