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高血压疾病管理的风险预测与控制决策研究

赵艳  
【摘要】:近年来,以高血压、糖尿病和恶性肿瘤等为主的慢性病患病率、死亡率在全球逐年上升,并有向年轻化发展的趋势。其中,高血压在各慢性病中是导致死亡第1位、负担第3位的疾病。2018年中国高血压大会指出:2012年我国18岁以上成人高血压患病率已为23.2%,患病人数已达2.45亿,与2002年相比较,快速增加了20%。尽管如此,我国的高血压预防和控制水平却还很低,存在着“三低”现象,即知晓率低、治疗率低和控制率低。高血压已成为我国居民致死致残的头号杀手,严重地影响着居民的生活质量及国民经济的发展,给社会、家庭及个人带来了沉重的负担。因此,如何深入开展高血压疾病管理的影响因素分析,科学预测其发生风险,并对其进行有效的控制决策,已成为一项我国亟待解决的重大课题。本文围绕着高血压疾病的影响因素分析、风险预测及其控制决策,进行了深入的研究。鉴于高血压疾病具有起病时间长,缺乏明确病因证据,病情迁延不愈等特点。首先,在查阅了大量国内外相关研究文献的基础上,分析了国内外专家学者关于高血压疾病的成因影响、预测及其控制研究现状,拟定了本文的主要研究目标、内容、方法和技术路线。其次,依据上海瑞金医院及34家医联医院近十年的高血压疾病患者数十万条门诊及住院数据,阐述了高血压疾病的级别划分及其主要的临床识别方法;运用数据组织切分、数据集市构建等原理,提取了高血压疾病发生发展的可能影响因素;运用德尔菲法确定了高血压疾病的重要影响因素;运用层次结构模型确定了各重要影响因素之间的聚类关系,构建了相应的因素层次结构;运用三角模糊层次分析法确定了各重要影响因素的权重及其排序,为聚焦于高血压疾病管理的风险预测与主要影响因素的控制决策奠定了基础。然后,依据已确定的高血压疾病管理重要影响因素,运用预分析及Logistic回归模型,建立了高血压疾病管理的风险预测模型,进一步凝练了高血压疾病管理的主要影响因素,以尽早知晓高血压的发生,提高高血压疾病管理的知晓率;并运用CART分类回归树原理,进行了原发性和继发性高血压的分类研究,以开展针对性的治疗,有效提高高血压疾病管理的治疗率。进而,对高血压疾病管理的重要影响因素进行了详尽的控制分析。鉴于可量化的高血压疾病影响因素众多,因素之间的相互联系、参考值范围上下指标的制约关系等所形成的多目标决策问题,基于主要目标法、分层序列法与目标规划法原理,将其融合,创建了高血压疾病管理的多目标控制决策模型,对主要影响因素进行了控制决策研究,提高了高血压疾病管理的控制率。最后,基于高血压疾病的因素分析、风险预测及控制决策研究,结合上海市科委的《基于区域医疗大数据的高血压患病趋势分析系统示范应用》课题研究,按照《国家慢性病综合防控示范区建设管理办法》提出的要求,结合信息技术,研发了基于互联网运行的高血压疾病管理信息系统平台,用于高血压疾病患者的档案管理、诊断与评估等支持,取得了良好的应用效果。本研究立足于学科特点,将仅局限于成因分析和治疗范畴的高血压疾病管理研究,拓展为了对高血压疾病管理的风险预测及其控制决策研究,创新了高血压疾病管理研究的视角;运用数据集市构建原理、三角模糊层次分析法、Logistic回归模型、多目标决策模型,创建了完整的高血压疾病管理研究过程,逐步明确了高血压疾病发生发展的病因证据,得出了新的结论;融主要目标法、分层序列法与目标规划法原理为一体,改进了多目标控制决策模型的构建方法。本研究过程、方法与结论对提高我国高血压疾病管理的知晓率、治疗率和控制率,改善患者生活质量,提高社会医疗水平,有着重要的现实意义,对其它慢性病的管理研究,具有一定的借鉴作用和参考价值。


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