CN110808100A - 一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 - Google Patents
一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110808100A CN110808100A CN201910873578.0A CN201910873578A CN110808100A CN 110808100 A CN110808100 A CN 110808100A CN 201910873578 A CN201910873578 A CN 201910873578A CN 110808100 A CN110808100 A CN 110808100A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- nursing
- input
- patient
- module
- patients
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 title claims abstract description 35
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 title claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 claims description 168
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 48
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 40
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 40
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims description 34
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 34
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 11
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 11
- 230000000291 postprandial effect Effects 0.000 claims description 9
- 108010028554 LDL Cholesterol Proteins 0.000 claims description 8
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 claims description 6
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 108010007622 LDL Lipoproteins Proteins 0.000 claims description 3
- 102000007330 LDL Lipoproteins Human genes 0.000 claims description 3
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 2
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 claims 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 3
- 230000031018 biological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000009693 chronic damage Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 1
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 1
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 description 1
- 230000003914 insulin secretion Effects 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法，该护理质量评价系统包括第一输入模块、存储模块、系统核心、第二输入模块、评价输出模块和提醒模块，所述第二输入模块用于患者家属通过手机客户端对患者的家庭护理数据进行输入，使用安全方便，利用第二输入模块对患者出院回家之后的护理数据进行输入和评价，可以有效的得知患者在家中的护理情况，便于及时的对出院回家的患者做出应对，避免出现病情加重的现象，同时，也更加便于患者家属对于自己的护理方式做出改变，更加有利于患者的康复和身体状态的改善，同时，利用提醒模块，可以及时的告知患者家属注意护理方式和方法，做出对患者最有利的护理方式。
Description
技术领域
本发明涉及护理技术领域，具体是一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法。
背景技术
糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病，高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损，或两者兼有引起，糖尿病时长期存在的高血糖，导致各种组织，特别是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害、功能障碍，糖尿病往往会伴随冠心病，在治理过程中需要对糖尿病合并冠心病患者进行护理，并且，需要对护理的结果做出评价，现有的糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统在使用时，只能通过医院的医护人员才能将护理数据上传至系统进行评价，当患者出院回到家中时，无法对家庭护理的护理数据进行上传，导致患者家属无法得知患者在家中是否有病情恶化的情况以及是否需要去医院进行复诊，并且，医院也无法得知患者回到家中的身体状况，无法及时的对其作出相应的医疗手段，所以，人们急需一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，该护理质量评价系统包括第一输入模块、存储模块、系统核心、第二输入模块、评价输出模块和提醒模块；
所述第一输入模块和第二输入模块的输出端电性连接系统核心的输入端，所述系统核心的输出端电性连接评价输出模块、存储模块和提醒模块的输入端。
根据上述技术方案，所述第一输入模块用于医院护理人员通过输入键盘对患者的护理数据进行输入；
所述输入键盘可以对甘油三脂含量、低密度脂蛋白胆固醇含量、空腹血糖浓度和餐后2h血糖浓度的数据进行输入；
使得可以将患者的甘油三脂含量、低密度脂蛋白胆固醇含量、空腹血糖浓度和餐后2h血糖浓度与标准水平进行对比，对医院护理的护理质量进行评价和评判。
根据上述技术方案，所述第二输入模块用于患者家属通过手机客户端对患者的家庭护理数据进行输入；
所述第二输入模块与系统核心之间通过无线通信网络电性连接；
所述手机客户端需要进行患者信息的注册，所述患者信息的注册包括姓名、性别、年龄、家庭地址、联系电话和联系人信息，所述手机客户端还用于对患者家庭护理时的空腹血糖浓度、餐后2h血糖浓度和更衣频率的数据进行输入；
使得患者在家中就可以对家庭护理的质量进行评价，可以及时的得知患者家属的护理水平，更加有利于患者的身体康复。
根据上述技术方案，所述系统核心包括中央处理器(CPU)，所述输入键盘和手机客户端的输出端电性连接中央处理器(CPU)的输入端，所述中央处理器(CPU)用于对输入键盘和手机客户端输入的护理数据进行分析和处理，并对整个系统进行智能控制；
使得可以对整个护理数据进行计算和处理，可以得出护理质量评价的高低。
根据上述技术方案，所述存储模块包括存储硬盘和云端；
所述存储硬盘和云端的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述存储模块用于对护理数据进行存储和备份，便于后期的调取和复诊，有利于对糖尿病合并冠心病进行治疗。
根据上述技术方案，所述评价输出模块用于将中央处理器(CPU)处理之后的护理数据输出，所述评价输出模块通过显示屏和APP进行输出和显示，所述显示屏和APP的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述显示屏和APP用于对护理得分、护理建议和身体状态曲线图进行显示。
根据上述技术方案，所述提醒模块根据家庭护理得分提醒患者家属注意护理要点，安排医护人员上门护理；
所述提醒模块包括短信通知单元和预约上门单元，所述短信通知单元和预约上门单元的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述短信通知单元通过中央处理器(CPU)向患者手机客户端注册时预留的联系电话发送短信进行通知，告知患者家属注意提高患者的护理质量，所述预约上门单元在患者家庭护理质量评价没有达到设定阈值时，所述预约上门单元会与患者家属进行预约，对患者进行上门护理和对患者家属进行护理知识的培训。
一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法，该护理质量评价方法还包括以下步骤：
S1、通过第一输入模块和第二输入模块对患者的护理数据进行输入；
S2、利用中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和存储；
S3、对中央处理器(CPU)处理和分析的护理评价的结果进行显示；
S4、对第一输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者作为重点护理对象；
S5、利用提醒模块对第二输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者进行提醒。
根据上述技术方案，所述步骤S1-S3中，利用第一输入模块的输入键盘将医院护理人员的护理数据甘油三酯含量(Q)、低密度脂蛋白胆固醇含量(P)、空腹血糖浓度(X)和餐后2h血糖浓度(Y)输入中央处理器(CPU)，利用第二输入模块的手机客户端将家庭看护人员的护理数据空腹血糖浓度(H)、餐后2h血糖浓度(G)和更衣频率(F)输入中央处理器(CPU)；
所述中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和计算，并对护理结果做出评价，所述中央处理器(CPU)将护理数据存储进入存储硬盘和云端；
所述第一输入模块输入的护理数据评价得分设定为H1，所述第二输入模块输入的护理数据评价得分设定为H2，所述中央处理器(CPU)的计算包括以下公式：
第一输入模块输入护理数据计算公式为：
其中为n次甘油三酯含量的平均值，为n次低密度脂蛋白胆固醇含量的平均值，
为n次空腹血糖浓度的平均值，
为n次餐后2h血糖浓度的平均值；
当H1∈(x，y)时，表示医院护理质量属于正常情况；
当
时，表示医院护理质量属于不正常情况，需要对患者加以重视；
第二输入模块输入护理数据计算公式为：
其中，
为家庭护理中n次空腹血糖浓度的平均值，
当H2∈(a，b)时，表示家庭护理质量属于正常情况；
当时，表示家庭护理质量不属于正常范围，需要通过提醒模块提醒联系人或者预约上门服务；
所述显示屏和手机客户端对计算结果进行显示和评价。
根据上述技术方案，所述步骤S4-S5中，对第一输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，通知医护人员将标记的患者作为重点护理对象进行护理，对第二输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，所述短信通知单元通知患者家属注意患者的护理；
当第二输入模块输入的护理数据计算结果达到N次及以上时，所述预约上门单元联系患者家属，医护人员进行上门护理，并告知患者家属相关护理知识。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用第二输入模块对患者出院回家之后的护理数据进行输入和评价，可以有效的得知患者在家中的护理情况，便于及时的对出院回家的患者做出应对，避免出现病情加重的现象，同时，也更加便于患者家属对于自己的护理方式做出改变，更加有利于患者的康复和身体状态的改善，同时，利用提醒模块，可以及时的告知患者家属注意护理方式和方法，做出对患者最有利的护理方式，同时，当患者长期护理质量评价较低时，可以通过预约上门单元，及时的对在家中休养的患者进行上门护理和培训相关护理知识，可以有助于患者的康复，提高生活质量，通过护理建议，使得可以更好的对患者护理的结果提出意见，有利于患者家属对护理方法进行改变，通过身体状态曲线图，使得可以对患者近期护理质量评价结果进行直观的显示，使得可以更加贴切的了解患者护理的状态。
附图说明
图1为本发明一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统的模块示意图；
图2为本发明一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统的模块连接示意图；
图3为本发明一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法的步骤结构示意图；
图4为本发明一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：如图1-2所示，一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，该护理质量评价系统包括第一输入模块、存储模块、系统核心、第二输入模块、评价输出模块和提醒模块；
第一输入模块和第二输入模块的输出端电性连接系统核心的输入端，系统核心的输出端电性连接评价输出模块、存储模块和提醒模块的输入端。
根据上述技术方案，第一输入模块用于医院护理人员通过输入键盘对患者的护理数据进行输入；
输入键盘可以对甘油三脂含量、低密度脂蛋白胆固醇含量、空腹血糖浓度和餐后2h血糖浓度的数据进行输入；
使得可以将患者的甘油三脂含量、低密度脂蛋白胆固醇含量、空腹血糖浓度和餐后2h血糖浓度与标准水平进行对比，对医院护理的护理质量进行评价和评判。
根据上述技术方案，第二输入模块用于患者家属通过手机客户端对患者的家庭护理数据进行输入；
第二输入模块与系统核心之间通过无线通信网络电性连接；
手机客户端需要进行患者信息的注册，患者信息的注册包括姓名、性别、年龄、家庭地址、联系电话和联系人信息，手机客户端还用于对患者家庭护理时的空腹血糖浓度、餐后2h血糖浓度和更衣频率的数据进行输入；
使得患者在家中就可以对家庭护理的质量进行评价，可以及时的得知患者家属的护理水平，更加有利于患者的身体康复。
根据上述技术方案，系统核心包括中央处理器(CPU)，输入键盘和手机客户端的输出端电性连接中央处理器(CPU)的输入端，中央处理器(CPU)用于对输入键盘和手机客户端输入的护理数据进行分析和处理，并对整个系统进行智能控制；
使得可以对整个护理数据进行计算和处理，可以得出护理质量评价的高低。
根据上述技术方案，存储模块包括存储硬盘和云端；
存储硬盘和云端的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
存储模块用于对护理数据进行存储和备份，便于后期的调取和复诊，有利于对糖尿病合并冠心病进行治疗。
根据上述技术方案，评价输出模块用于将中央处理器(CPU)处理之后的护理数据输出，评价输出模块通过显示屏和APP进行输出和显示，显示屏和APP的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
显示屏和APP用于对护理得分、护理建议和身体状态曲线图进行显示，身体状态曲线图为近一个月护理质量评价得分的折线图，使得可以更加直观的观察患者近期护理之后的身体状态变化。
根据上述技术方案，提醒模块根据家庭护理得分提醒患者家属注意护理要点，安排医护人员上门护理；
提醒模块包括短信通知单元和预约上门单元，短信通知单元和预约上门单元的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
短信通知单元通过中央处理器(CPU)向患者手机客户端注册时预留的联系电话发送短信进行通知，告知患者家属注意提高患者的护理质量，预约上门单元在患者家庭护理质量评价没有达到设定阈值时，预约上门单元会与患者家属进行预约，对患者进行上门护理和对患者家属进行护理知识的培训。
实施例二：如图3-4所示，一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法，该护理质量评价方法还包括以下步骤：
S1、通过第一输入模块和第二输入模块对患者的护理数据进行输入；
S2、利用中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和存储；
S3、对中央处理器(CPU)处理和分析的护理评价的结果进行显示；
S4、对第一输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者作为重点护理对象；
S5、利用提醒模块对第二输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者进行提醒。
根据上述技术方案，步骤S1-S3中，利用第一输入模块的输入键盘将医院护理人员的护理数据甘油三酯含量(Q)、低密度脂蛋白胆固醇含量(P)、空腹血糖浓度(X)和餐后2h血糖浓度(Y)输入中央处理器(CPU)，利用第二输入模块的手机客户端将家庭看护人员的护理数据空腹血糖浓度(H)、餐后2h血糖浓度(G)和更衣频率(F)输入中央处理器(CPU)；
中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和计算，并对护理结果做出评价，中央处理器(CPU)将护理数据存储进入存储硬盘和云端；
第一输入模块输入的护理数据评价得分设定为H1，第二输入模块输入的护理数据评价得分设定为H2，中央处理器(CPU)的计算包括以下公式：
第一输入模块输入护理数据计算公式为：
其中
为n次甘油三酯含量的平均值，
为n次低密度脂蛋白胆固醇含量的平均值，
为n次空腹血糖浓度的平均值，
为n次餐后2h血糖浓度的平均值；
当H1∈(x，y)时，表示医院护理质量属于正常情况；
当时，表示医院护理质量属于不正常情况，需要对患者加以重视；
第二输入模块输入护理数据计算公式为：
其中，
为家庭护理中n次空腹血糖浓度的平均值，
当H2∈(a，b)时，表示家庭护理质量属于正常情况；
当
时，表示家庭护理质量不属于正常范围，需要通过提醒模块提醒联系人或者预约上门服务；
显示屏和手机客户端对计算结果进行显示和评价。
根据上述技术方案，步骤S4-S5中，对第一输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，通知医护人员将标记的患者作为重点护理对象进行护理，对第二输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，短信通知单元通知患者家属注意患者的护理；
当第二输入模块输入的护理数据计算结果
达到N次及以上时，预约上门单元联系患者家属，医护人员进行上门护理，并告知患者家属相关护理知识。
实施例三：糖尿病合并冠心病患者在医院医护人员的护理数据如表一所示：
表一
H1∈(2.4，3.7)；
根据公式：
计算得出：
H1＝1.6975*35％+2.525*30％+5.75*20％+7.77*15％＝3.667；
3.667∈(2.4，3.7)；
得出，医护人员护理质量正常。
实施例四：糖尿病合并冠心病患者在医院医护人员的护理数据如表二所示：
表二
H1∈(2.4，3.7)
根据公式：
计算得出：
H1＝2.6525*35％+3.61*30％+6.235*20％+8.7925*15％＝4.577；
得出，医护人员护理质量较低，需要重点对该患者进行护理看护。
实施例五：糖尿病合并冠心病患者在家属的护理数据如表三所示：
表三
H2∈(2.4，6.0)
根据公式：
计算得出：
H2＝4.855*55％+6.8425*45％＝5.749；
5.749∈(2.4，6.0)；
得出，患者家属护理评价正常，继续保持。
实施例六：糖尿病合并冠心病患者在家属的护理数据如表四所示：
表四
H2∈(2.4，6.0)
根据公式：
计算得出：
H2＝6.6025*55％+8.36*45％＝7.393；
得出，患者家属护理评价不正常，需要通过短信通知单元告知患者家属注意护理方式和方法，当两次及以上护理评价不达标时，医护人员通过预约上门单元联系患者家属，进行上门护理，并告知患者家属护理注意事项。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：该护理质量评价系统包括第一输入模块、存储模块、系统核心、第二输入模块、评价输出模块和提醒模块；
所述第一输入模块和第二输入模块的输出端电性连接系统核心的输入端，所述系统核心的输出端电性连接评价输出模块、存储模块和提醒模块的输入端。
2.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述第一输入模块用于医院护理人员通过输入键盘对患者的护理数据进行输入；
所述输入键盘可以对甘油三脂含量、低密度脂蛋白胆固醇含量、空腹血糖浓度和餐后2h血糖浓度的数据进行输入。
3.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述第二输入模块用于患者家属通过手机客户端对患者的家庭护理数据进行输入；
所述第二输入模块与系统核心之间通过无线通信网络电性连接；
所述手机客户端需要进行患者信息的注册，所述患者信息的注册包括姓名、性别、年龄、家庭地址、联系电话和联系人信息，所述手机客户端还用于对患者家庭护理时的空腹血糖浓度、餐后2h血糖浓度和更衣频率的数据进行输入。
4.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述系统核心包括中央处理器(CPU)，所述输入键盘和手机客户端的输出端电性连接中央处理器(CPU)的输入端，所述中央处理器(CPU)用于对输入键盘和手机客户端输入的护理数据进行分析和处理，并对整个系统进行智能控制。
5.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述存储模块包括存储硬盘和云端；
所述存储硬盘和云端的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述存储模块用于对护理数据进行存储和备份。
6.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述评价输出模块用于将中央处理器(CPU)处理之后的护理数据输出，所述评价输出模块通过显示屏和APP进行输出和显示，所述显示屏和APP的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述显示屏和APP用于对护理得分、护理建议和身体状态曲线图进行显示。
7.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统，其特征在于：所述提醒模块根据家庭护理得分提醒患者家属注意护理要点，安排医护人员上门护理；
所述提醒模块包括短信通知单元和预约上门单元，所述短信通知单元和预约上门单元的输入端均与中央处理器(CPU)的输出端电性连接；
所述短信通知单元通过中央处理器(CPU)向患者手机客户端注册时预留的联系电话发送短信进行通知，告知患者家属注意提高患者的护理质量，所述预约上门单元在患者家庭护理质量评价没有达到设定阈值时，所述预约上门单元会与患者家属进行预约，对患者进行上门护理和对患者家属进行护理知识的培训。
8.一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法，其特征在于：该护理质量评价方法还包括以下步骤：
S1、通过第一输入模块和第二输入模块对患者的护理数据进行输入；
S2、利用中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和存储；
S3、对中央处理器(CPU)处理和分析的护理评价的结果进行显示；
S4、对第一输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者作为重点护理对象；
S5、利用提醒模块对第二输入模块输入的护理数据评价结果较差的患者进行提醒。
9.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法，其特征在于：所述步骤S1-S3中，利用第一输入模块的输入键盘将医院护理人员的护理数据甘油三酯含量(Q)、低密度脂蛋白胆固醇含量(P)、空腹血糖浓度(X)和餐后2h血糖浓度(Y)输入中央处理器(CPU)，利用第二输入模块的手机客户端将家庭看护人员的护理数据空腹血糖浓度(H)、餐后2h血糖浓度(G)和更衣频率(F)输入中央处理器(CPU)；
所述中央处理器(CPU)对护理数据进行处理、分析和计算，并对护理结果做出评价，所述中央处理器(CPU)将护理数据存储进入存储硬盘和云端；
所述第一输入模块输入的护理数据评价得分设定为H1，所述第二输入模块输入的护理数据评价得分设定为H2，所述中央处理器(CPU)的计算包括以下公式：
第一输入模块输入护理数据计算公式为：
其中为n次甘油三酯含量的平均值，
为n次低密度脂蛋白胆固醇含量的平均值，
为n次空腹血糖浓度的平均值，
为n次餐后2h血糖浓度的平均值；
当H1∈(x，y)时，表示医院护理质量属于正常情况；
当
时，表示医院护理质量属于不正常情况，需要对患者加以重视；
第二输入模块输入护理数据计算公式为：
其中，
为家庭护理中n次空腹血糖浓度的平均值，为家庭护理中n次餐后2h血糖浓度的平均值，F为家庭护理中的更衣频率；
当H2∈(a，b)时，表示家庭护理质量属于正常情况；
当
时，表示家庭护理质量不属于正常范围，需要通过提醒模块提醒联系人或者预约上门服务；
所述显示屏和手机客户端对计算结果进行显示和评价。
10.根据权利要求1所述的一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价方法，其特征在于：所述步骤S4-S5中，对第一输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，通知医护人员将标记的患者作为重点护理对象进行护理，对第二输入模块输入的护理数据计算结果较差的患者进行标记，所述短信通知单元通知患者家属注意患者的护理；
当第二输入模块输入的护理数据计算结果
达到N次及以上时，所述预约上门单元联系患者家属，医护人员进行上门护理，并告知患者家属相关护理知识。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910873578.0A CN110808100A (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910873578.0A CN110808100A (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110808100A true CN110808100A (zh) | 2020-02-18 |
Family
ID=69487577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910873578.0A Pending CN110808100A (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110808100A (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140324445A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Diabetes management system medical device usage statistics |
| CN105956400A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-09-21 | 南通大学 | 糖尿病患者自我管理依从性的监督与反馈系统 |
| CN106096294A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 湖南格尔智慧科技有限公司 | 医院外延续护理的方法、装置及系统 |
| WO2017125550A1 (en) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | Roche Diabetes Care Gmbh | Method for configuring diabetes management device by healthcare provider |
| CN107229814A (zh) * | 2016-03-24 | 2017-10-03 | 深圳中迈数字医疗技术有限公司 | 根据慢性病患者信息进行干预的方法及系统 |
| CN107495974A (zh) * | 2017-09-27 | 2017-12-22 | 南丹县人民医院 | 一种糖尿病病人饮食管理系统 |
| CN108511070A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-07 | 郑州大学第附属医院 | 一种糖尿病患者评估及管理系统 |
| CN109378049A (zh) * | 2018-06-13 | 2019-02-22 | 南通大学 | 基于互联网的智能老年高血压自我护理方法及系统 |
| CN109460749A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-12 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 患者监护方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109497963A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-03-22 | 赵慧 | 一种糖尿病患者评估及管理系统 |
-
2019
- 2019-09-17 CN CN201910873578.0A patent/CN110808100A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140324445A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Diabetes management system medical device usage statistics |
| WO2017125550A1 (en) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | Roche Diabetes Care Gmbh | Method for configuring diabetes management device by healthcare provider |
| CN107229814A (zh) * | 2016-03-24 | 2017-10-03 | 深圳中迈数字医疗技术有限公司 | 根据慢性病患者信息进行干预的方法及系统 |
| CN105956400A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-09-21 | 南通大学 | 糖尿病患者自我管理依从性的监督与反馈系统 |
| CN106096294A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 湖南格尔智慧科技有限公司 | 医院外延续护理的方法、装置及系统 |
| CN107495974A (zh) * | 2017-09-27 | 2017-12-22 | 南丹县人民医院 | 一种糖尿病病人饮食管理系统 |
| CN108511070A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-07 | 郑州大学第附属医院 | 一种糖尿病患者评估及管理系统 |
| CN109378049A (zh) * | 2018-06-13 | 2019-02-22 | 南通大学 | 基于互联网的智能老年高血压自我护理方法及系统 |
| CN109460749A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-12 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 患者监护方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109497963A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-03-22 | 赵慧 | 一种糖尿病患者评估及管理系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bashshur et al. | The empirical evidence for the telemedicine intervention in diabetes management | |
| Koenig et al. | Religion, spirituality, and acute care hospitalization and long-term care use by older patients | |
| Pressler et al. | Family caregiver outcomes in heart failure | |
| Newbould et al. | 'I'm fine doing it on my own': partnerships between young people and their parents in the management of medication for asthma and diabetes | |
| US11120906B2 (en) | System for improving patient medical treatment plan compliance | |
| Dhukaram et al. | End-user perception towards pervasive cardiac healthcare services: Benefits, acceptance, adoption, risks, security, privacy and trust | |
| Rose et al. | Decisions made by critical care nurses during mechanical ventilation and weaning in an Australian intensive care unit | |
| Sayed et al. | Effect of the patient's knowledge on peritonitis rates in peritoneal dialysis | |
| CN108738299A (zh) | 用于确定针对儿科对象的血流动力学不稳定风险评分的系统和方法 | |
| US20150310574A1 (en) | Protocol builder for managing patient care | |
| Jones et al. | Home telehealth for chronic disease management: selected findings of a narrative synthesis | |
| US11896341B2 (en) | Portable device having user interface for visualizing data from medical monitoring and laboratory equipment | |
| WO2013075509A1 (zh) | 用户健康管理方法、客户端及系统 | |
| Khalil | Understanding the adoption and diffusion of a telemonitoring solution in gestational diabetes mellitus: qualitative study | |
| CN115699200A (zh) | 传达关于被通气患者的健康相关消息的系统和方法 | |
| Hicks et al. | The effects of telehealth use for post-acute rehabilitation patient outcomes | |
| Nugent | ICT in the elderly and dementia | |
| Jackson | Rapid response teams: current perspectives | |
| CN112509657A (zh) | 一种慢性病的健康管理系统 | |
| CN110808100A (zh) | 一种糖尿病合并冠心病患者用质量评价系统及方法 | |
| Beesley et al. | Depression and change in caregiver burden among family members of intensive care unit survivors | |
| Griggs et al. | “Feeling Anxious about Catching COVID”: Facilitators and Barriers of Sleep Health among Young Adults with Type 1 Diabetes | |
| JP2005287837A (ja) | ヘルスケア情報提供方法およびシステム、ならびにヘルスケア情報提供プログラム | |
| Andria et al. | A novel approach for design and testing digital m-health applications | |
| Woodhead et al. | Impact of older adults' experience with psychotherapy on treatment engagement |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200218 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |