基于智能“云随访”APP的延续护理对早产儿神经行为和生长发育的影响*

2020-02-03张媛媛张竑沈敏王芬郑雅宁

现代临床护理 2020年11期

张媛媛，张竑，沈敏，王芬，郑雅宁

（南京大学医学院附属鼓楼医院，江苏南京，210008）

由于生活压力增大、环境因素、产妇高龄化等原因，导致早产儿不断增多。早产儿因胎龄不足、发育不成熟等因素，引起神经后遗症和一系列器官并发症［1］。早产儿在医院可得到医护人员的专业照护，但出院后早产儿父母由于缺乏照护相关知识和照护技能，对早产儿神经行为和生长发育造成不良的影响［2］，因此，早产儿出院后的健康管理显得更为重要［3-4］。延续性护理可为出院患者继续提供医疗护理、康复促进、健康指导等服务，是一种由医院向外延伸的有效的护理模式［5］。目前，国内常规的出院后由社区完成的4 次上门访视尚不能满足早产儿父母的多元化的健康服务需求［6-8］。云随访系统是结合互联网+人工智能等信息技术，提供以健康宣教、健康监测、医护患沟通、随访为核心的服务平台，实现医护患多端互动的一种新型随访模式［9］。李晓瑞等［10］利用智能“云随访”APP对乳母饮食及婴儿喂养进行个性化指导，有效预防婴儿湿疹及复发率。然而用智能 “云随访”APP对早产儿随访中的应用较少。本研究基于 “互联网+”服务理念，围绕以早产儿及其家庭为中心，运用云随访建立了基于移动终端的随访服务体系，为早产儿提供从院内生命初期到院外以家庭为中心的连续性的健康管理，经过实践取得较好的效果，现将方法和结果报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

采用方便抽样的方法，选取2018年5月—9月在本院出生并收治于本院新生儿科的早产儿141 例及其父母共141 名，按照电脑生成随机数字法，单数纳入对照组71 例早产儿和71 名早产儿父母，施以常规随访模式；双数纳入观察组70 例早产儿和70 名早产儿父母，采用基于智能“云随访”APP 延续护理。早产儿纳入标准：28w＜胎龄＜37w，体重＞1500g，Apgar 评分［11］≥8 分。早产儿排除标准：出生后出现严重并发症（缺血缺氧性脑病、呼吸暂停及窒息等）；死亡；先天畸形和遗传代谢性疾病（先天性甲状腺功能低下症、苯丙酮尿症等）。早产儿父母纳入标准：精神、语言交流正常；初中及以上学历；能熟练使用智能手机。早产儿父母排除标准：早产儿出院后中断随访或失访。所有早产儿父母均知情同意并签署知情同意书。本研究经医院伦理委员会同意。基于本院既往随访数据，预实验显示，观察组早产儿神经行为得分（35.66±3.20）分，对照组早产儿神经行为得分（33.20±2.20）分，两组神经行为得分差值的标准差δ 为2.0 分，β值取0.10，取双侧检验水准为0.05，根据计算公式［12］，，考虑20%样本丢失率，每组至少需要纳入样本量为37 例。

1.2 方法

1.2.1 对照组入院后按照常规护理方法，责任护士进行体温管理、喂养及营养支持、早产儿症状和体征的观察及急救与安全防范等方面的健康宣教，强化早产儿护理要点并对家属进行答疑解惑。在产妇产后当天、次日和出院前，利用微信公众号及“317 护”更新推送健康宣教内容（早产儿护理、新生儿黄疸护理等）。出院前进行面对面的口头宣教，现场多媒体播放早产儿居家护理视频、发放图文并茂的出院宣教手册，内容包括①出院后早产儿合理喂养的重要性； ②早产儿体温管理与监测的方法；③营养素的补充摄入；④早产儿症状和体征的观察及急救与安全防范； ⑤出院后门诊定期复查各项体格生长发育情况等。出院后1W、1 个月、3 个月进行电话回访，了解和收集相关资料并记录于“早产儿延续护理随访表”中，对出现的相关问题及时给予针对性的帮助与指导，同时提醒门诊复诊等相关事宜。干预至早产儿出院后6 个月。

1.2.2 观察组在对照组的基础上，采用基于智能“云随访”APP 的延续护理模式。

1.2.2.1 建立云随访护理小组组长1 名，组员3名，其中组长为护士长，负责小组具体工作的实施监督、质量控制和宣教资料的最终审核；1 名组员为新生儿专科护士，负责云随访护士端口系统的维护，包括具体宣教资料的汇总和上传，患者端口资料的总结以及与医生的沟通反馈；另外2 名组员为护师及以上职称、工作10年以上有较好的沟通能力的护士担任，主要负责线上与早产儿家长的沟通交流及问题的及时反馈，门诊复诊及各项检查的督促提醒以及居家护理等上门随访任务。

1.2.2.2 云随访管理平台的主要功能云随访”APP 软件采用C＃语言开发，主要分为专科护士工作平台和早产儿家长移动APP 平台。

1.2.2.2.1 专科护士工作平台由云随访护理小组使用，平台主要包括以下模块，①早产儿建档模块:内容包括早产儿性别、出生体重、身长、头围、新生儿神经行为情况、门诊预约复诊情况、再入院情况、并发症发生情况和早产儿家长照顾能力情况。②随访计划模块：依据早产儿管理指南［13］及程亚颖等［14］、余静等［15］研究结果，结合本院早产儿随访情况及本院张竑等［16］研究成果，以增强出院随访宣教的针对性，建立可行性出院后随访模式，制定随访计划。③早产儿健康管理模块：小组成员随访管理及记录、对早产儿异常情况处理及记录、早产儿诊疗信息及检验检查结果等。④健康教育模块：新生儿专科护士在医护端口根据每个早产儿个性化情况设定好随访时间（出院后1w、1 个月、3 个月），通过文字、图片、视频、链接等多元化的方式向早产儿家长手机APP 端推送早产儿出院后相关宣教指导资料，包括早期体智能训练方案（行为能力、被动肌张力、主动肌张力、原始发射、一般反应）、合理喂养、营养素补充、辅食添加指导、被动操、抚触操、常见疾病防治与护理、院外急救技巧及早期疾病识别知识等。⑤信息发布模块：根据早产儿出生时一般情况、在院及出院前的临床资料和出院后门诊就诊的反馈信息，向早产儿家长手机APP 端发布随访、就诊等提醒信息。⑥知识库管理模块：根据早产儿具体情况向早产儿家长手机APP 端推送相关随访宣教内容、调查内容等。⑦统计模块：随访工作量及质量监测指标统计及早产儿异常情况统计等。⑧健康反馈模块：早产儿门急诊、住院相关的诊疗记录信息并发送给早产儿家长。

1.2.2.2.2 早产儿家长移动APP 平台早产儿家长通过关注微信公众号入口连接到云平台，平台提供的服务主要有以下内容，①查阅医疗信息：通过云平台查询早产儿的每次诊疗信息、检查结果、诊疗记录信息。②记录早产儿相关信息：通过云平台记录早产儿体格、营养等相关指标等信息。③健康教育课程：可接收到平台推送的多媒体化健康教育课程，如合理喂养、早期体智能训练方案、常见疾病防治与护理等内容。④接收复诊提醒：可以接收到来自平台发送的复诊提醒通知，及时就诊。

1.2.2.3 具体实施（1）早产儿出院前由责任护士向家长介绍“互联网+护理服务”云随访的意义和目的，指导家长通过扫描二维码的方式加入云随访系统，同时完善个人信息，并详细指导云随访APP 各项功能的具体使用方法。（2）云随访内容。①出院后健康指导：早产儿出院医嘱开出后，云随访系统自动智能化给早产儿家长发送出院健康指导的相关内容，家长通过手机端接收包括文字、图片、视频等类型的宣教资料。②信息查阅：早产儿在院信息包括出生时一般情况、各项检查检验报告、医嘱用药、门急诊就诊信息，系统集成到一个界面供医护人员查看，而家长也可在云随访手机端查看到早产儿在门急诊、住院相关的诊疗记录信息。③随访沟通互动：通过互联网实现健康教育，人工智能进行进一步线上答疑。④复诊提醒：小组成员根据出生时一般情况、在院及出院前的临床资料和出院后门诊就诊的反馈情况再设定相应的复诊时间提醒，包括听力筛查、眼底筛查、神经行为测定、体检等，云随访系统自动智能化发送给早产儿家长相关内容。⑤随访评价：早产儿家长填写随访记录上传云随访系统，早产儿体格、营养等相关指标数据由系统自动生成图表。护士根据早产儿相关情况，通过云随访线上或电话回访形式予以针对性的指导，必要时安排上门访视。⑥并发症处理：当早产儿相关指标出现异常时，通过云随访后台推送消息至早产儿家长，提醒家长及时与护士联系，同时护士端界面提示“异常”，护士及时与家长联系，给与相应的指导意见和措施，或建议其携早产儿及时返院就诊。

1.3 评价指标

1.3.1 早产儿父母照护知识和照护技能在参考相关文献［17］的基础上自行设计问卷对早产儿父母照护知识和照护技能情况进行调查，问卷内容包括早产儿日常护理知识及技能、早产儿喂养知识及技能、早产儿用药知识和不良反应的处理、早产儿预防感染知识及早产儿常见的异常问题及处理知识等5 个方面，共22 题。每题根据早产儿父母的掌握程度分为掌握（4 分）、了解（3 分）、不确定（2 分）和不知道（1 分）。总分22～88 分，得分越高表示早产儿父母照护知识和照护技能越好。

1.3.2 早产儿神经行为干预前（基线）和干预后采用新生儿神经行为量表［18］（neonatal behavioral neurological assessment，NBNA）对两组早产儿神经行为情况进行评定。该量表适用于足月儿和矫正胎龄40 周的早产儿（早产儿体格生长的评价应根据校正年龄，即以胎龄40w（预产期）为起点计算校正后的生理年龄，计算方法为：校正月龄=实际月龄-早产周数）。评分标准包括行为能力、被动肌张力、主动肌张力、原始发射、一般反应等5 部分共20 项。每项采用3 级评价，分别赋值0～2 分，总分40 分，得分越高表示神经行为越好。

1.3.3 早产儿体格发育干预前（基线）和干预后由本院妇幼保健医师统一测量早产儿的身长、体质量、头围的体格发育指标。

1.3.4 早产儿复诊率及再入院率了解两组早产儿复诊率、再入院率情况。复诊率=（该组早产儿出院后至门诊就诊数/该组早产儿总数）*100%。再入院率=（该组早产儿出院后再次入院数/该组早产儿总数）*100%。

1.4 统计学方法

数据采用SPSS22.0 软件进行统计学分析。计数资料以频数和百分率表示，组间比较采用χ2检验；符合正态分布的计量资料以（±s）表示，组间比较采用t 检验，当两组得分比较差异有统计学意义时给出两组差值及其95%置信区间。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组早产儿及其父母一般资料比较

两组早产儿一般资料及神经行为总分比较见表1。从表1可见，两组新生儿一般资料及神经行为总分比较，差异无统计学意义（均P＞0.05），具有可比性。70 例观察组早产儿父母中，父亲13 名，年龄25～42 岁，平均（33.00±5.42）岁，文化程度大专以上10 名，初中或高中3 名；母亲57 名，年龄22～42 岁，平均（30.51±4.80）岁，文化程度大专以上46名，初中或高中11 名。71 例对照组早产儿父母中，父亲15 名，年龄22～41 岁，平均（29.63±4.94）岁，文化程度大专以上10 名，初中或高中5 名；母亲56名，年龄22～42 岁，平均（30.88±4.42）岁，文化程度大专以上42 名，初中或高中14 名。两组早产儿父母一般资料比较，差异无统计学意义（均P＞0.05）。

表1 两组早产儿一般资料及神经行为总分比较（n/%；±S）

性别n 组别胎龄(周) 出生体重（g）身长（cm）头围（cm）男女观察组对照组χ2/t P 70 71 38（54.29）40（56.34）32（45.71）31（43.66）0.006 0.940 33.78±1.69 33.56±1.78 1.260 0.210 2180.00±418.00 2167.00±421.00 1.670 0.097 43.40±1.69 43.20±1.31 1.721 0.088 31.69±1.63 32.18±1.21 1.480 0.141神经行为总分（分）33.26±3.11 33.10±2.64-0.327 0.744

2.2 干预前后两组早产儿父母照护知识和技能得分比较

干预前后两组早产儿父母照护知识和技能得分比较见表2。从表2可见，干预后观察组早产儿父母的照护知识和技能得分高于对照组（P<0.05）。

2.3 干预后两组早产儿神经行为得分比较

干预后两组早产儿神经行为得分比较见表3。干预后观察组早产儿神经行为得分高于对照组得分，两组比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。

表2 干预前后两组早产儿父母照护知识和照护技能得分比较（分，±S）

组别照护知识和技能n观察组对照组70 71 t P干预前50.19±15.06 52.58±15.49-1.218 0.191干预后64.57±10.63 58.48±14.39 2.862 0.005

表3 干预后两组早产儿神经行为得分比较（分，±S）

组别观察组对照组n 70 71 t P Xd 95%CI行为能力11.56±1.90 10.34±1.50 4.312＜0.001 1.219(1.151,1.290)被动肌张力6.12±1.32 5.78±0.98 3.432 0.001 0.341(0.292,0.401)主动肌张力7.78±0.43 7.31±0.76 3.642＜0.001 0.471(0.421,0.530)原始反射5.78±0.51 5.52±0.46 2.317 0.022 0.259(0.251,0.282)一般反应5.42±0.45 5.26±0.65 2.533 0.012 0.161(0.131,0.192)总分36.66±4.61 34.21±4.35 2.257 0.026 2.449(2.410,2.493)

2.4 干预后两组早产儿生长发育情况比较

干预后两组早产儿生长发育情况比较见表4。从表4可见，干预后两组早产儿身长、体重、头围值比较，差异有统计学意义（均P＜0.05）。

表4 干预后两组早产儿生长发育情况（±S）

组别观察组对照组n 70 71 t P Xd 95%CI身长（cm）61.48±2.91 60.25±2.51 2.687＜0.001 1.229(0.325,2.134)体重（g）6.53±0.41 6.28±0.44 3.618 0.001 0.257(0.116,0.397)头围（cm）38.71±1.42 37.37±1.05 6.356＜0.001 1.338(0.922,1.754)

2.5 两组早产儿门诊预约复诊率及再入院率比较

两组早产儿门诊预约复诊率及再入院率比较见表5。从表5可见，两组早产儿门诊预约复诊率及再入院率比较，差异有统计学意义（均P＜0.05）。

表5 两组早产儿门诊预约复诊率及再入院率比较 n（%）

3 讨论

3.1 基于智能“云随访”APP 的延续护理可提高早产儿父母照护知识和照护技能

本研究结果显示，观察组早产儿父母的照护知识和技能得分高于对照组（P<0.05）。结果说明，基于智能“云随访”APP 的延续护理可提高早产儿父母照护知识和照护技能。对照组的早产儿父母在早产儿住院期间接受的包括基本照护知识及技能的各项培训，多属于被动接受，主动性欠缺，对于早产儿出院后在生长发育中遇到的各种问题，可进行沟通反馈的途径也仅限于电话和门诊随诊等。观察组的早产儿父母在早产儿出院后可通过“互联网+护理服务” 的云随访智能端来接收相关健康宣教，可实现随访的沟通互动，早产儿父母在照顾早产儿过程中遇到问题也可及时咨询，并与医院护理人员进行一对一交流，实现个性化护理，使主动护理或被动护理转换为互动式护理模式，也进一步巩固和强化其对早产儿的照护知识和技巧的掌握。“互联网＋护理服务”的智能云随访系统弥补了传统电话随访信息获取不全的缺陷，也克服了家庭随访对时间和空间距离成本要求高的弊端，为延续护理提供了较好的途径，提高了早产儿的参与度，满足了早产儿对照护早产儿知识的需求，提高早产儿父母照护知识和照护技能。

3.2 基于智能“云随访”APP 的延续护理可促进早产儿神经行为发育和生长发育

国内外早产儿管理指南［13，19］中均提出，早产儿生后前2年必须随访，随访的重点是神经系统发育及生长评估。本结果显示，观察组早产儿行为能力、被动肌张力、主动肌张力、原始反射及神经行为总分均高于对照组（P＜0.05）。体重、身长、头围是反映和评价儿童体格发育和营养状况易获得的可靠指标。本文通过对早产儿的体重、身长、头围的随访和监测来了解早产儿体格发育情况，结果显示，观察组早产儿体重、身长、头围均高于对照组（P＜0.05）。结果表明，“基于智能“云随访”APP 的延续护理可促进早产儿的神经行为发育和生长发育。早产儿出院后家长的依从性相比院内时会降低，独立进行早产儿日常护理时，伴随着疑问的增多会更增加其照护的不自信。一项调查结果显示［21］，75.2%的患者愿意通过网络获取健康信息。相比传统的电话随访，“基于智能“云随访”APP 的延续护理较符合大众的健康理念，它突破时间的局限，拉近护患距离，患者愿意体验互联网带来的便利以及享受由此带来的智能服务。本研究应用人工智能、微信自动化随访和人工主动干预的模式，通过互联网线上引入课件，定期定时发送，推送包括早产儿营养支持、皮肤护理、早期体智能训练方案（抚触操、视觉听觉刺激等）针对生长发育和神经行为发育方面的宣教内容；早产儿家长通过手机移动终端随时随地的反复查阅、学习及巩固针对早产儿生长发育和神经行为发育方面的内容，遇到疑问时通过线上求助，可得到医护专业团队的专业咨询指导，使其掌握正确的早产儿喂养知识与技巧、规范及强化早期的运动功能训练等，从而促进早产儿神经行为发育和生长发育。

3.3 基于智能“云随访”APP 的延续护理可降低早产儿再入院率

本研究结果显示，观察组早产儿的再入院率低于对照组（P＜0.05）。结果说明，“基于智能“云随访”APP 的延续护理可降低早产儿再入院率。早产儿家长通过移动APP 平台上传各项数据，及时的在线沟通，便于医护人员了解早产儿的生长发育状况及发现神经发育的异常，及时采取必要的干预措施，从而降低并发症的发生。早产儿家长通过学习该平台推送的课程，提升对早产儿便秘、腹泻、皮肤感染的处理能力，提高其护理自信心，从而预防并发症的发生。这种双向的信息共享，动态监测、早期干预，有效地促进了护患互动，不断地督促早产儿家长进行必要的返院检查治疗，提高早产儿复诊率。由于本研究时间仅观察至早产儿出院后6 个月，随着月龄的增加，失访率会不断增加，随访率会明显下降［14］。所以在开展早产儿随访工作中，提高家长对随访的关注度尤为重要。