基于物联网技术糖尿病管理模式效果分析

来源 :中华全科医学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhuzhugugulili
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目的观察利用物联网技术对2型糖尿病患者进行社区健康管理的效果,探索社区糖尿病管理新模式,提高管理效率,提升治疗效果。方法选取已在本社区建立健康档案的2型糖尿病患者,将符合条件的120例患者纳入本次随访研究,按照随机数字表法分为干预组(采用基于物联网技术的糖尿病管理,n=60)和对照组(采用常规糖尿病管理,n=60)。分别于研究开始及研究6个月时进行随访。随访时测定2组患者血糖、血脂、腰围等指标;记录患者糖尿病防治相关知识、态度、行为,包括:糖尿病症状、血糖控制适宜值、吸烟等共11项回答,比较2组的差异。结果干预组患者空腹血糖、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白、总胆固醇、低密度脂蛋白、三酰甘油、腰围、体质指数较对照组差异有统计学意义(P<0.05)。干预组患者在了解糖尿病症状、餐后血糖适宜值、糖尿病并发症、预防并发症措施的相关知识知晓率(98.33%、100.00%、95.00%、70.00%)高于对照组(58.33%、48.33%、25.00%、30.00%),差异有统计学意义(P<0.05)。干预组在按医嘱坚持服药、控制饮食、定期检测血糖、规律锻炼的比例(100.00%、93.33%、95.00%、96.67%)较对照组(48.33%、50.00%、40.00%、30.00%)明显上升,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于物联网的糖尿病管理模式提高了患者对糖尿病的认知程度和自我管理能力,使代谢指标控制更加理想,是一种比较有效的糖尿病管理方法。 Objective To observe the effect of using IOT technology for community health management of patients with type 2 diabetes mellitus and to explore new modes of community diabetes management to improve management efficiency and improve treatment effect. Methods A total of 120 eligible patients with type 2 diabetes who had established a health record in this community were enrolled in this follow-up study and divided into intervention groups according to the random number table (using IoT-based diabetes management, n = 60 ) And control group (using conventional diabetes management, n = 60). Follow-up was conducted at the beginning of the study and 6 months after the study. Blood glucose, blood lipids and waist circumference were measured in 2 groups at follow-up. The knowledge, attitude and behavior of diabetes prevention and control were recorded, including 11 symptoms of diabetes mellitus, appropriate value of glycemic control and smoking. The differences between the two groups were compared. Results The fasting blood glucose, postprandial blood glucose, glycosylated hemoglobin, total cholesterol, low density lipoprotein, triglyceride, waist circumference and body mass index in intervention group were significantly different from those in control group (P <0.05). The awareness rate of related knowledge (98.33%, 100.00%, 95.00%, 70.00%) in the intervention group was significantly higher than that in the control group (58.33%, 48.33%) in understanding the symptoms of diabetes, the appropriate value of postprandial blood glucose, complications of diabetes and prevention of complications. , 25.00%, 30.00%), the difference was statistically significant (P <0.05). The proportion of regular exercise (100.00%, 93.33%, 95.00%, 96.67%) in the intervention group was significantly higher than that of the control group (48.33%, 50.00%, 40.00%, 30.00%) after taking medication, diet control, , The difference was statistically significant (P <0.05). Conclusion Based on the Internet of Things diabetes management model to improve the patient’s awareness of diabetes and self-management capabilities, the metabolic index control more ideal, is a more effective method of diabetes management.
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