基于云数据的门诊高血压监测

黄永艳，杨丽娜，曹久妹，王 巍

（上海交通大学医学院附属瑞金医院老年病科，上海 200025）

近年来，我国的高血压患病率仍呈增长趋势。2018年，全国约有2亿例高血压患者，患者知晓率为51.6%，治疗率为45.8%，控制率为16.8%，仍处于较低水平[1]。随着互联网的发展，数字化医疗成为传统医疗的重要补充，在非传播性的慢性疾病管理中起着越来越重要的作用[2-3]。最新的证据表明普通的家庭电子血压仪可以加强患者对高血压的自我管理，但对血压数据的保存和分析存在缺陷，数据不完整也是常见的问题[4]。采用结合了具有数据传输功能的血压计和云平台的血压管理体系，可以有效实现血压检测数据的上传、云端存储以及分析、共享功能，为高血压的诊疗提供安全可靠的技术支持，使门诊高血压患者在日常血压控制过程中得到更加个体化的健康服务，改善患者的生活方式并增加其对高血压药物的了解，达到更好地控制血压的目的。此外，完整的数据链也可用于预测和筛查高血压患者发生心血管疾病的风险[2,5-6]。

近期关于如何改善高血压患者血压控制方法的荟萃分析提示，对高血压患者进行健康教育和自我管理能提高血压的控制效率[6-13]。但如何整合这些资源，并找到最优化且适用于在普通人群中快速推广的经验和模式，还有进一步待探索。与常见的针对小样本高血压患者人群的平行对照研究不同，本研究旨在验证数字化健康管理平台在真实世界中辅助临床对大样本门诊高血压患者开展管理的有效性，并回顾性分析包括血压下降程度、血压分级改善等指标的变化。

资料与方法

一、资料

选取2018年1月至2018年12月间在上海交通大学医学院附属瑞金医院门诊就诊的高血压患者，纳入其中符合以下5项标准者作为研究对象。①基线收缩压≥140 mmHg和（或）舒张压≥90 mmHg；②接受血压监测频率≥1次/月；③首末次测量间隔>30 d；④具有完整的年龄、性别、体质量指数等基本特征信息；⑤有一定的语言沟通能力。同时，本研究排除了已确诊为难治性高血压的患者。

按首次和末次血压监测间隔时间，将所有纳入的高血压患者分为2个月组（2 M，3 901例）、3个月组（3 M，1 562例）、4个月组（4 M，930例）、5个月组（5 M，615例）、6个月（6 M，428例）、> 6个月组（>6 M，497例）共6组。所有入组的患者，均接受血压监测必须至少每月1次。本研究已获得上海交通大学医学院附属瑞金医院伦理委员会通过并批准，且所有患者均知晓本研究并签署同意书。

二、方法

1.采用健康管理平台监测血压：本研究采用了基于云数据的血压管理系统，具体包括带有蓝牙功能的电子血压计BL-B918 (深圳贝利斯科技，注册号为粤械注准#20182200151，可测量的臂周为22～32 cm) 和自主开发的辅助医师干预的云数据库和知识库以及相应的手机用户端。医师可基于该平台的数据进行分析并作出决策，并通过平台与患者进行互动，帮助患者实施健康管理。

医师对患者血压监测的流程如下。①患者进入诊室静坐休息5 min后，由医师测量血压1次，然后间隔2 min后再测量1次，数据自动取2次的平均值，上传并储存于云端数据库。②医师对患者的血压历史数据波动情况进行解读分析，提醒患者合理并按时用药，并对患者的药物疗效及副作用进行解释，对于相同化学药品类进行选择或对剂量进行调整，根据情况指导患者进行联合用药或提醒其及时就医，同时基于患者的疾病阶段展开个体化的生活方式干预。所有的健康与药学干预内容均由该项目组的医师依据《中国高血压防治指南2010年版》和《中国高血压患者教育指南》进行编辑、整理形成[1,14]。

2.观察指标：本研究对于入组患者开展基于云系统的门诊血压管理，并回顾性评价血压控制的效果，主要观察指标包括监测前后的收缩压和舒张压下降幅度；首末次血压监测的人群分布对比；整体与初诊高血压人群的血压分级比较。

3.统计学处理：血压分布数据采用R3.2.5软件进行分析，其余数据均采用SPSS 19.0统计软件进行分析；主要指标值均以“平均值[95%置信区间（confidence interval，CI）]”或“平均值±标准误”表示。对于患者接受平台管理前后的血压值变化，以及分析血压监测的“时效-量效”关系时所有检测点的血压与首次血压之前的对比，均采用配对样本t检验进行分析，并通过卡方检验对比分析患者血压控制率及血压等级分布的前后变化。所有检验结果均以P<0.05为差异有统计学意义。

结果

一、患者收缩压/舒张压的变化

本研究最终纳入7 933例门诊高血压患者，其平均年龄为（57.43±0.14）岁，平均体质量指数为24.10±0.04；男性占该人群的56%；其中初诊高血压患者为936例。6组患者的监测血压分别与基线血压比较，结果显示，收缩压平均降低8.88 mmHg（95%CI为8.79～8.98，P<0.001）（见图1A）；舒张压平均下降5.25 mmHg（95%CI为5.23～5.27，P<0.001）（见图1B）。监测时的收缩压/舒张压中位值较基线血压下降（见图2A）。同时，末次监测时收缩压达到140 mmHg以下者的百分比增加了26.95%，即基线血压检测时收缩压达到140 mmHg以下者的百分比为22.11%（95%CI为21.2%～23.02%），末次监测血压时该人群百分比增加到49.06%（95%CI为47.96%～50.16%，P<0.001）；末次监测时舒张压低于90 mmHg者的百分比增加了19.16%，即基线血压检测时舒张压低于90 mmHg者的百分比为45.28%（95%CI为44.18%～46.37%），末次监测血压时该人群的百分比增加到64.44%（95%CI为63.39%～65.49%，P<0.001)（见图2B）。此外，血压分级在监测后相对于基线时也呈现显著改善。全体7 933例患者中末次监测血压正常者为3 065例（39%），且其中初诊高血压患者在监测后的血压分级改善更为显著，共有587例（63%）患者的血压转为正常（见图3）。

图1 基线时与末次监测时患者的收缩压、舒张压变化

图2 基线时与末次监测时患者的血压分布

图3 基线时与末次监测时患者的血压分级变化

二、患者接受血压监测的“时效-量效”关系

为进一步分析云血压管理系统对高血压患者血压控制的量效性和时效性，选取其中接受了4次监测的高血压患者共771例进行分析（见表1）。

表1 接受云血压管理系统4次血压监测患者的时效和量效关系[均值（95%CI）]

结果提示所有监测时间点与基线时比较，P均<0.001。结果显示，自患者开始接受云血压管理系统监测后，其血压即开始下降，并在后续监测时呈稳定状态。

讨论

本研究是一项针对大样本人群的真实世界研究，在医院门诊运用基于云数据的血压管理系统对高血压患者进行管理，并针对监测效果进行前后比较。本研究的优点是，在短时间内对大样本进行了干预，并对干预模式的可行性得出结论；缺点是没有采取随机对照方法，导致在该模式下效果评估存在不确定性。本研究发现患者监测后的收缩压和舒张压较基线水平有显著下降，并呈现出量效性、时效性下降趋势。此外，患者的高血压分级和人群分布也得到了改善。

一、运用数字化技术进行血压管理

当前欧美国家在高血压治疗中，常采用临床医师为主组成的团队式管理，在治疗的同时，随时对患者的用药、生活习性、饮食习惯和体育锻炼等方面作出适时指导，以期帮助患者在血压控制上取得更好的效果。大量研究表明，欧美国家因为医药分离，在高血压团队式管理中使用电子血压计配合移动医疗等干预方法也是一种非常成功的高血压管理模式[15-16]。由于我国人口基数大，高血压患者多，与发达国家相比，医护工作者相对短缺，导致在患者的高血压管理中不可能投入大量的医护人员，因此通过结合数字化技术来提升血压管理效率的相关研究在我国也已起步[17-18]。

本研究中的血压管理效果与其他类似研究中的效果趋势一致。与其他入组数百例高血压患者的单一队列研究相比，本研究的入组样本量大，与真实世界的血压管理情况更为相似。本研究在血压下降与分级改善的指标上，接近于这些研究中收缩压下降10 mmHg以及分级达标超过50%的结果[19-20]。在随机对照研究中，数字化技术的干预措施对收缩压和舒张压的降低程度分别为10.7 mmHg与6.0 mmHg，与本研究的结果一致，但该研究在血压治疗达标率方面则可高达57%～71%，优于本研究[16]。

二、血压管理效果的提升原因

首先，数据处理流程的自动化与系统设计可赋予用户良好的体验。目前常见的血压管理移动医疗系统往往需要患者单独操作网络连接、人工数据上传等步骤，流程较复杂，易受到年龄偏大或经济条件欠佳等制约，限制推广。云血压管理系统弥补了这个缺陷，对患者进行数字化血压管理，不需要个人使用系统，患者接受度高，可以将血压管理的服务覆盖到更广泛的患病人群。由于血压检测通过电子血压计实时完成、自动记录并上传至数据库，从而实现整个数据流从采集、储存到分析、共享的全过程都由系统自动完成，相对于需要人工记录和上传的研究来说，避免了输入时可能存在的错误，确保了数据的准确和完整性，消除了人为因素干扰。

其次，该系统优化了医师管理血压的模式。系统会根据患者的历史数据，经过分析后实时为医师提供服务支持，提高医师的专业性，帮助其制定出最具个体化的服药计划，促进用药的合理性和安全性。

最后，该系统增加了患者用药的依从性。医师与患者之间通过系统建立了较紧密的协作关系，能有效提高患者用药的依从性。同时，医师的及时指导也可以消除部分患者对药物不良反应的顾虑，医师也能得到来自患者的及时反馈，以便调整用药，有利于患者能坚持长期服药。

三、血压降低呈现“时效-量效”关系的机制

首先，在采用了健康管理平台系统后，患者对用药与健康生活方式等整体干预措施的依从性均改善。医师对患者在血压检测、药学和生活方式方面的干预和提醒以及医患间的互动交流可以增强患者对包括随访在内的依从性，从而在早期依从性最高时，呈现最大的降压效果。

在采用了健康管理平台后，患者也加强了血压的自我管理。患者在接受了高血压防治知识宣教后，其对自身血压状况的关注度增加，从而注意改善生活习惯，自我管理能力得到提高。

此外，健康管理平台能提供更便捷和快速的健康服务，避免了时间上的拖延甚至不诊治，有助于患者高血压的长期管理和控制。

四、本研究的不足之处

本研究的主要缺点在于“单中心-前后对照”的研究设计。随机对照组的缺失使得笔者在评估血压管理效果的时候无法排除外界因素，如用药调整或环境气温变化对血压的影响。其次，本研究没有开展患者用药依从性的量表记录或电子病历用药记录比对，由此无法对用药依从性的变化给出可量化评价指标，亦无法对用药依从性和血压管理效果作出相关性分析。此外，本研究在纳入患者时未对常见合并症如糖尿病、高血脂等进行入组或排除的条件设定，这些并发疾病以及用药也会影响最后血压管理的效果。

总之，本研究展示了数字化技术辅助门诊医师对患者开展血压管理的模式和效果，后续研究将进行多中心、随机对照、不同干预组以及不同的入组与排除标准的设计，从而量化评估数字化血压管理体系中各项干预措施的医学或经济学价值。