基于物聯網云平臺的肺康復護理對慢性阻塞性肺疾病穩定期老年患者的干預效果

張 鑫 李文雅

航天中心醫院呼吸與危重癥醫學科，北京 100049

慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）是臨床常見呼吸系統疾病之一，以持續性呼吸道癥狀為主要特征，多表現為嚴重喘息、慢性咳嗽等，在所有疾病病死原因中位居第4位[1]。對于處于病情穩定期的老年患者，多數經藥物治療后需出院自行開展肺康復訓練，但由于患者缺乏保健知識，且依從性較差，不利于預后[2]。近年來，物聯網云平臺被廣泛應用于臨床護理工作中，是將互聯網經由多種無線設備延伸至實物的一種平臺，可實現遠程監測、管理等功能[3]。但目前基于物聯網云平臺如何指導COPD患者開展肺康復訓練，研究較為缺乏。本研究選取2019年1月至2021年1月航天中心醫院（我院）收治的127例COPD穩定期患者，探討COPD穩定期患者應用基于物聯網云平臺的肺康復護理效果，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取我院于2019年1月至2021年1月收治的127例COPD穩定期老年患者為研究對象，納入標準：①均符合《慢性阻塞性肺疾病診治指南（2013年修訂版）》中COPD診斷標準；②病情處于穩定期；③年齡≥60歲；④患者資料完整；⑤患者知情同意。排除標準：①合并惡性腫瘤者；②合并血液系統疾病者；③中途退出者；④合并精神系統疾病者；⑤合并心、肝、腎功能嚴重不全者；⑥合并嚴重感染性疾病者；⑦合并交流、意識障礙者。按隨機數表法分為對照組（n=63）與觀察組（n=64）。對照組男41例，女22例，年齡61～78歲，平 均（68.25±2.58）歲；病 程2～10年，平 均（5.19±2.19）年。觀察組男40例，女24例，年齡60～80歲，平均（68.19±2.36）歲；病程3～10年，平均（5.26±2.14）年。兩組患者一般資料比較，差異無統計學意義（P> 0.05），具有可比性。本研究經醫院醫學倫理委員會批準。

1.2 方法

對照組行常規護理，包括為患者講解疾病知識、告知患者生活中注意事項，通過定期隨訪指導患者飲食、用藥及康復訓練，通過電話問詢或上門問詢患者訓練情況，給予患者鼓勵及支持。

觀察組行基于物聯網云平臺的肺康復護理。①出院前干預：了解患者飲食喜好，設計個體化飲食方案，確保營養攝入，嚴禁食用刺激性、辛辣食物，指導患者每周稱重1次并記錄；指導患者家庭養療方法，并于每日清晨記錄血氧飽和度，與患者一同制訂每日吸氧時間、每次吸氧流量等，為家屬示范正確使用及保養制氧機方法，為患者及其家屬強調注意事項。②肺康復訓練：指導患者每日開展2種康復訓練，即縮唇呼吸、腹部呼吸。縮唇呼吸：經鼻吸氣后縮唇深呼吸并緩慢呼出，呼出氣流使與患者嘴唇相距15～20 cm處蠟燭火焰傾斜但不熄滅為宜，20 min/次，4次/d；腹部呼吸：取舒適體位，保持腹部凸起進行吸氣，呈腹部收縮進行呼氣，20 min/次，4次/d。③利用物聯網云平臺干預：指導患者每日佩戴監測設備，記錄并定時上傳患者氧療數據、飲食情況及康復訓練情況，護理人員每日查看1次數據，一旦收取異常數據立即上報給主治醫師，經審核后遵照醫囑對氧療參數進行及時調整，并合理調整肺康復訓練時間、頻度等；為患者建立電子檔案，每月向患者郵寄1次醫療隨訪報告，若遇到緊急情況，立即告知患者及其家屬。

1.3 觀察指標及評價標準

①護理滿意度：護理后指導患者填寫紐卡斯爾護理滿意度量表[4]，共計19個條目，總分0～95分，評分>75分為非常滿意；評分40～75分為基本滿意；評分<40分為不滿意。總滿意率=（非常滿意+基本滿意）例數/總例數×100%。②肺功能：護理前、護理后12個月，設備選用Master Screen型肺功能檢測儀，測定用力肺活量（forced vital capacity，FVC）、第1秒 用 力 呼 氣 容 積（forced expiratory volume in the first second，FEV1）及最大呼氣流速（peak expiratory flow rate，PEF），并計算FEV1/FVC比值。③癥狀改善：護理前、護理后3個月、6個月及12個月，以英國醫學研究委員會改良呼吸困難 量 表（British Medical Research Council modified dyspnea scale，mMRC）[5]評估患者癥狀改善情況，總分0～4分，評分高低與呼吸困難程度成正比。④自我管理能力：由護理人員參照自我管理能力測定量表（exercise of self care agency，ESCA）[6]于護理前、護理后3個月、護理后6個月及12個月評估患者自我管理能力，總分172分，評分與自我管理能力成正比。該量表內容效度為1.00，Cronbach’s α系數為0.91。

1.4 統計學方法

采用SPSS 19.0統計學軟件進行數據處理，計量資料用均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗，計數資料用[n（%）]表示，采用χ2檢驗，P< 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者護理滿意度比較

觀察組護理總滿意率為95.31%，高于對照組的77.78%，差異有統計學意義（P< 0.05），見表1。

表1 兩組患者護理滿意度比較[n（%）]

2.2 兩組患者肺功能指標比較

觀察組護理后FVC、FEV1、PEF及FEV1/FVC水平均高于對照組，差異有統計學意義（P< 0.05），見表2。

表2 兩組患者肺功能指標比較（x ± s）

2.3 兩組患者mMRC評分比較

兩組護理前及護理后3個月、6個月mMRC評分比較，差異無統計學意義（P> 0.05）；觀察組護理后12個月mMRC評分低于對照組，差異有統計學意義（P< 0.05）。見表3。

表3 兩組患者mMRC評分比較（分，x ± s）

2.4 兩組患者ESCA評分比較

兩組護理前及護理后3個月ESCA評分比較，差異無統計學意義（P> 0.05）；觀察組護理后6個月及12個月ESCA評分高于對照組，差異有統計學意義（P< 0.05）。見表4。

表4 兩組患者ESCA評分比較（分，x ± s）

3 討論

COPD在我國發病率較高，一旦患病可出現慢性咳嗽、呼吸困難、嚴重喘息及咳痰等癥狀[7]。相較于急性發作期患者，處于穩定期的COPD老年患者，病情相對較輕，經藥物治療有效后可出院自行開展肺康復訓練，但臨床多重視給予患者消炎、對癥治療及院內護理，常忽視院外護理，使患者出院后肺功能康復效果不佳[8]。常規護理是既往COPD穩定期老年患者院外護理工作中最常用方法，通過出院前指導、出院后隨訪等，無法滿足患者需求，并未重視患者接受能力差異，護理效果欠佳[9-12]。由此，采取科學、有效干預方法，以提高患者對疾病認知，促使患者依從性提高，對患者預后改善，意義重大[13]。

故本研究中對觀察組采用基于物聯網云平臺的肺康復護理，結果顯示，觀察組護理總滿意率高于對照組；觀察組護理后12個月mMRC評分低于對照組；觀察組護理后6個月及12個月ESCA評分均高于對照組。提示基于物聯網云平臺的肺康復護理應用于臨床，可改善患者呼吸困難癥狀，提高患者自我管理能力。本研究還發現，觀察組護理后FVC、FEV1、PEF及FEV1/FVC水平均高于對照組。與朱俞彤等[14]研究結果一致，提示基于物聯網云平臺的肺康復護理，可促進COPD患者肺功能改善。分析原因如下，物聯網云平臺是一種將互聯網通過多種無線設備延伸至實物處，實現實物與實物之間的相互連接，從而起到遠程監測的作用，并可實現遠程管理。近年來，物聯網云平臺因其具有數據傳輸快、利用率高及方便快捷等優勢，逐漸受到臨床重視，被應用于慢性病管理工作中，不僅可改善慢性病管理臨床軟件數據所具有的多種弊端如利用率低、數據分散等，還可提高臨床對慢性病的管理效果。此外，應用物聯網云平臺可實現對出院患者的延續護理，將院內護理延伸至院外，達到拓展護理服務范圍的目的。利用物聯網云平臺開展肺康復護理，可借助平臺所具有的智能控制、智能感知及智能傳遞等優勢，幫助護理人員及時、準確掌握患者在家訓練情況，達到監測與管理目的，以幫助患者改善肺功能[15]。同時，物聯網云平臺便于患者穿戴，結合多種設備如脈氧儀、肺功能檢測儀及心電監護儀等于一體，可幫助患者實時了解自身病情，而以上數據可經由網絡上傳至云平臺，再由云平臺進行智能分析及篩選，將異常情況反饋給患者及護理人員，以促使護理人員及時干預，并對肺康復訓練方案進行合理調整，以促使患者最大獲益。其次，物聯網云平臺用于對患者病情進行監測管理，可促使護理服務由遠程服務轉變為具體化服務，有利于提高管理效果，并幫助患者提高自我管理能力。同時，物聯網云平臺中應用到了多種設備如心電監護儀、肺功能檢測儀等，可幫助患者監測病情變化情況，以指導臨床制訂并采取干預措施，以降低病情反復發作風險，減輕疾病對患者日常生活的影響，以提高患者生活質量。此外，物聯網云平臺可幫助患者居家完成氧療調整、智能監測，以提高患者康復信心，進而提高康復訓練效果，改善呼吸困難癥狀。然而，本研究仍存在一些不足，如研究對象僅針對COPD穩定期老年患者，缺乏大樣本取樣，在日后研究中可考慮增加疾病種類或擴大樣本量，進一步完善基于物聯網云平臺的肺康復護理，以提高研究科學性。

綜上所述，基于物聯網云平臺對老年穩定期COPD患者實施肺康復護理，可改善患者呼吸困難癥狀，提高患者自我管理能力，并促進肺功能恢復。