基层老年慢性病患者心血管疾病综合发生风险的影响因素研究

背景心血管疾病是造成我国居民死亡和疾病负担的首要病因,防控形势严峻。心血管疾病风险影响因素管理是预防心血管疾病的重要基础。但目前国内外应用单导联可穿戴心电设备针对基层老年慢性病患者心血管疾病发生风险的影响因素调查研究较少,且在既往研究中也未以整体观对患者包含不同数量风险的变量重要性进行排序。目的分析基层管理的65岁以上老年慢性病患者心血管疾病综合发生风险的影响因素,为基层心血管疾病综合防控提供客观依据及帮助。方法选取2021年12月—2022年9月宁夏回族自治区26家基层医疗卫生机构的3039例65岁以上+高血压、糖尿病、冠心病其中至少1种慢性病的患者为研究对象。依据72 h心电图分析结果划分为正常组632例、风险组2407例。分析两组患者基本资料,确定最佳λ值,绘制模型,采用LASSO回归和多因素Logistic回归分析探讨老年慢性病患者心血管疾病综合风险影响因素;并对影响心血管疾病综合风险及包含不同数量风险的变量排序。结果两组患者年龄、性别、BMI、教育程度、职业、城乡分布、吸烟、运动、冠心病+糖尿病、高血压+冠心病及糖尿病比较,差异均有统计学意义(P<0.05);最佳λ值为0.01568531。LASSO回归和多因素Logistic回归模型分析显示年龄、BMI、城乡分布、吸烟、高血压+冠心病+糖尿病是心血管疾病综合风险的影响因素(P<0.05)。受试者工作特征曲线下面积(AUC)=0.650(95%CI=0.627~0.673,P<0.001)。影响综合风险及不同数量风险种类变量排序前五位的分别为:年龄、BMI、城乡分布、饮茶、运动;年龄、高血压+冠心病、性别、城乡分布、吸烟;年龄、高血压+冠心病、性别、BMI、城乡分布;糖尿病+冠心病、年龄、高血压+冠心病、高血压+冠心病+糖尿病、高血压+糖尿病。结论年龄、BMI、城乡分布、吸烟、高血压合并冠心病及糖尿病是65岁以上+慢性病患者发生心血管疾病风险的影响因素。除年龄外,BMI及生活习惯对心血管疾病综合风险的发生影响较为重要,随着+风险种类数量的增多,慢性病尤其慢性病共病的影响增强。基层医护团队应以单导联可穿戴设备为载体定期对老年慢性病患者进行心血管疾病综合发生风险管理,其不但可高效、低成本的实现心血管疾病发生风险的一级、二级预防及健康管理,并可加速基层医疗服务应加快从不连贯的诊疗服务向全程健康管理的转变。

移动智慧医疗在基层老年慢性病患者心血管病防控中的应用研究

背景近年来移动智慧医疗在心血管病的筛查、干预、救治、管理中的优势愈加突出。其中单导联可穿戴心电设备在院外应用于心律失常患者的前期筛查、诊断中的应用价值得到了学者及临床的认可。但因其导联和匹配的云平台功能的单一性,限制了其在基层医疗机构中对慢性非传染疾病(简称慢性病)患者风险筛查及长期随访管理中的应用。目的本研究立足分级诊疗,从慢性病防控的视角,以单导联可穿戴心电设备为载体,探索移动智慧医疗在基层老年慢病患者中心血管病风险防控中的应用价值。方法选取2022年1—8月宁夏回族自治区20家基层医疗机构收治的3000例65岁及以上慢性病患者为研究对象,其中男1202例、女1798例;平均年龄(71.3±5.0)岁。基层医生借助手机APP及患者管理云平台录入患者资料,给患者佩戴单导联可穿戴心电设备采集72 h心电数据上传至患者管理云平台。由专业心电图医生分别对数据进行心律失常、心率变异性(HRV)、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)分析及风险分层,并综合3种分析方法的分层结果将心血管病综合风险符合低、中及高危的数据在云平台勾选相应的标识。云平台对高、中危患者以短信形式通知基层医生对患者进行不同流程的管理。统计3种分析方法不同风险分层患者检出例数,低、中、高危心血管病风险患者检出例数及按流程管理率。结果检出心律失常符合正常、阳性及重大阳性者分别为1526例(50.87%)、1349例(44.97%)、125例(4.17%)。2968例患者完成HRV和OSAHS分析,HRV符合轻度、中度及重度降低者分别为2330例(78.50%)、630例(21.23%)、8例(0.27%);OSAHS符合轻度、中度、重度异常者分别1769例(59.60%)、573例(19.31%)、626例(21.09%)。心血管病综合风险为低、中、高危患者分别为744例(24.80%)、1640例(54.67%)、616例(20.53%)。心血管病综合风险为高、中、低危患者按流程管理率分别为94.49%(703例)、88.10%(1445例)、100.00%(616例)。结论将移动智慧医疗技术与心律失常、HRV及OSAHS分析方法联合应用于基层老年慢病患者心血管病防控,心血管病风险检出率和患者管理率较高,有利于基层老年慢性病患者心血管病防控体系的建立。

基于社区移动医疗的心律失常筛查方案真实世界研究

背景心律失常发生率高且严重威胁人类健康,但由于其症状的隐匿性和发作的不可预测性,传统的心电设备很难捕捉到发作时心电图,无法得以确诊和对因治疗。在社区医生指导下,居民居家自行应用单导联可穿戴心电设备采集数据并实时上传可以明显提升心律失常的诊断率,但目前国内外相关研究大多缺乏真实世界数据的支撑。目的探讨基于社区移动医疗的3种心律失常筛查方案的真实世界研究。方法选取2020年9月至2021年9月银川市所属社区纳入的435例居民作为受试者,根据性别分为男性组(177例)、女性组(258例);根据年龄分为青年组(135例)、中年组(200例)、老年组(100例);根据受教育程度分为小学组(77例)、中学组(165例)、大学组(193例);根据既往有无明确心血管病病史分为有病史组(233例)和无病史组(202例)。应用单导联可穿戴远程心电设备,分别按以下方案采集心电数据:间断采集3次24 h心电数据(方案1);采集1次24 h及至少3次1 h心电数据(方案2);连续采集1次72 h及至少1次1 h心电数据(方案3)。由受试者自主自愿选择筛查方案中的任意1种,不论有无症状均自主选择时间,自行佩戴单导联可穿戴远程心电设备采集心电数据并上传至云平台。统计选择3种筛查方案的受试者数量、不同分组与方案选择的相关性,及3种筛查方案的心律失常检出率。结果选择3种筛查方案的受试者分别为321、40、74例。其中3种筛查方案受试者平均年龄比较,差异有统计学意义(P=0.047);受试者性别、受教育程度、有/无病史与方案选择无相关性(χ^(2)=0.670,P=0.715;χ^(2)=2.994,P=0.559;χ^(2)=2.225,P=0.893);不同年龄分组与方案选择有相关性(χ^(2)=9.939,P=0.041)。3种筛查方案心律失常的检出率分别为85.67%、82.50%、85.14%,差异无统计学意义(χ^(2)=0.286,P=0.867);男性组、女性组受试者的3种筛查方案心律失常检出率比较,差异无统计学意义(χ^(2)=0.966,P=0.707;χ^(2)=0.917,P=0.678);青年组、中年组、老年组受试者的3种筛查方案心律失常检出率比较,差异无统计学意义(χ^(2)=2.102,P=0.350;χ^(2)=0.871,P=0.706;χ^(2)=1.063,P=0.622);小学组、中学组、大学组受试者的3种筛查方案心律失常检出率比较,差异无统计学意义(χ^(2)=2.421,P=0.271;χ^(2)=1.115,P=0.633;χ^(2)=2.181,P=0.353);有病史组、无病史组受试者的3种筛查方案心律失常检出率比较,差异无统计学意义(χ^(2)=1.442,P=0.507;χ^(2)=0.548,P=0.818)。方案2的1 h心电数据采集次数与心律失常检出率呈正相关(rs=0.912,P=0.011);方案3的1 h心电数据采集次数与心律失常检出率呈正相关(rs=0.852,P=0.026)。方案2中24 h心电数据心律失常检出率为72.5%,1 h心电数据心律失常检出率为77.5%,两种时长心电数据诊断结果间具有较强一致性(Kappa值=0.601,P=0.001);方案3中72 h心电数据心律失常检出率为82.4%,1 h心电数据心律失常检出率为63.5%,两种时长心电数据诊断结果间具有中等一致性(Kappa值=0.410,P<0.001);方案2中1 h心电数据诊断与总方案诊断结果间具有强一致性(Kappa值=0.844,P<0.001);24 h心电数据诊断与总方案诊断结果间具有较强一致性(Kappa值=0.717,P<0.001)。方案3中1 h心电数据诊断与总方案诊断结果具有中等一致性(Kappa值=0.466,P<0.001),一致性强度一般;72 h诊断与总方案诊断结果具有强一致性(Kappa值=0.901,P<0.001)。结论基于社区移动医疗的3种心律失常筛查方案心律失常检出率无显著差异,不论有无症状均可使用,不同年龄受试者选择3种筛查方案倾向性不同,1 h心电数据采集次数与心律失常检出率呈正相关,提示社区医生应结合患者的年龄、职业特点、经济收入等因素进行多维度评估后,选择能达到最优依从性筛查方案,才能真正使移动医疗服务助力于社区心律失常患者的筛查及管理工作。