护理学报 ›› 2024, Vol. 31 ›› Issue (11): 73-78.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2024.11.073
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基于深度学习的神经源性膀胱患者慢病数字管理程序构建及应用
杜宁娜a, 孟凡嫣a, 梁晓玲b, 修闽宁c, 陈栋a, 原萌谦a, 秦姗a, 阮霆a, 李英c
- 南京中医药大学附属医院 a.针灸康复科; b.重点项目办公室; c.护理部,江苏 南京 210029
摘要： 目的 构建神经源性膀胱（neurogenic bladder,NB）患者慢病数字管理程序（简称“NB管理程序”）,并初步验证评价其准确性及应用价值。方法 构建由数据平台、服务器端、NB用户端组成的NB管理程序。采用随机数字表法将2023年2月—2024年2月江苏省某所三级甲等医院85例NB出院患者分为对照组42例和干预组43例。对照组采用常规NB健康管理随访,干预组在常规健康管理随访上实施基于深度学习的NB管理程序。比较2组患者干预前（T0）、干预1个月末（T1）、干预3个月末（T2）的神经源性膀胱症状得分。同时干预组分析程序数据并评价程序运行有效性和准确性。结果 最终80例完成试验,干预组和对照组各40例。结果显示,干预1个月末和3个月末,干预组储尿和排泄、失禁、NB症状总分、生活质量改善均优于对照组（P<0.05）;2组患者泌尿系统并发症改善程度在1个月末差异无统计学意义（P>0.05）,但在干预3个月末干预组NB症状改善程度均优于对照组（P<0.05）。干预组NB管理程序识别膀胱超过安全容量并发送立即处理提示的有效性为100%,生成膀胱安全容量预警及预防管理方案有效性为51.3%。结论 NB管理程序安全容量预警准确性较高,有利于减轻NB患者神经源性膀胱症状,提高生活质量。
中图分类号:
- R47
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