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医学大数据分析师健康统计案例分析教学课件演讲人

目录01.前言07.健康教育03.护理评估05.护理目标与措施02.病例介绍04.护理诊断06.并发症的观察及护理08.总结

01前言

前言站在临床护理教学的讲台上，我常想起三年前带教时遇到的困惑——年轻护士面对复杂病例时，往往停留在“头痛医头”的经验性护理层面，对患者整体数据的关联性分析能力薄弱。而随着医院电子病历系统（EMR）、智能监测设备的普及，我们每天接触的不再是零散的体温单、护理记录，而是成百上千条结构化、半结构化的健康数据：从血糖波动曲线到用药时间戳，从睡眠时长到心理量表评分……这些数据背后，藏着患者健康状态的“密码”。

作为医学大数据分析师兼临床带教老师，我逐渐意识到：健康统计案例分析不应只是“数据展示”，而应是一场“用数据说话的护理思维训练”。今天要分享的这个糖尿病合并周围神经病变患者的护理案例，正是我们团队在2023年通过大数据分析优化护理方案的典型实践。它不仅验证了“数据驱动护理”的可行性，更成为我们教学中“从数据到决策”的鲜活教材。

02病例介绍

病例介绍2023年5月，我在内分泌科参与护理的患者王女士，是这个案例的主角。初见她时，58岁的王女士扶着椅背走进病房，眉头微蹙：“护士，我这脚底板像踩了团棉花，晚上睡觉还‘火辣辣’地疼，降糖药也按时吃了，怎么越来越难受？”

她的电子病历里，密密麻麻记录着近5年的健康数据：糖尿病病史8年，初始诊断时空腹血糖8.9mmol/L，糖化血红蛋白（HbA1c）7.2%；近2年自行调整饮食，未规律监测血糖；3个月前因“双下肢麻木”首次就诊，当时随机血糖13.6mmol/L，肌电图提示“周围神经传导速度减慢”；本次入院主诉为“双足刺痛1周，夜间加重，影响睡眠”，急诊查空腹血糖11.2mmol/L，HbA1c8.5%，尿微量白蛋白/肌酐比值（UACR）35mg/g（正常值＜30mg/g），神经病变筛查（NSS）评分7分（≥6分提示周围神经病变）。

病例介绍更关键的是，我们从医院数据中心调取了她近1年的门诊随访记录：共就诊6次，仅2次检测了餐后2小时血糖；家庭血糖仪上传数据显示，近3个月有12天未记录血糖值，记录的78条数据中，空腹血糖≥7.0mmol/L占41%，餐后2小时≥10.0mmol/L占57%。这些数据像一面镜子，照出了她“血糖管理碎片化”的问题——没有系统监测，自然无法精准干预。

03护理评估

护理评估面对王女士的情况，我们的护理评估没有停留在“症状观察”，而是依托大数据做了三层分析：

第一层：生理数据的纵向对比。调取她入院前1年的血糖监测数据（包括家庭自测和门诊检测），用SPSS绘制时间序列图，发现血糖波动呈现“周末高于工作日”“晚餐后高于午餐后”的规律。进一步关联她的饮食日记（通过患者回忆+家属补充），周末聚餐、晚餐主食超量（约200g/餐，远超推荐的150g）是主要诱因。

第二层：并发症风险的横向筛查。糖尿病周围神经病变（DPN）的发展与长期高血糖、微血管病变密切相关。我们提取了她的血脂（总胆固醇5.8mmol/L↑）、血压（入院时145/90mmHg↑）、UACR（35mg/g）等数据，结合《中国2型糖尿病防治指南》的风险预测模型，计算出她未来5年发生糖尿病肾病的风险为23%（正常＜10%），提示需同时关注肾脏保护。

护理评估第三层：心理社会因素的关联分析。通过医院心理测评系统（PHQ-9抑郁量表），王女士得分9分（轻度抑郁），访谈中她提到：“儿女工作忙，老伴儿不懂糖尿病，我自己测血糖老记不住，测了也看不懂高不高。”这解释了她“数据记录不全”的深层原因——缺乏支持系统，自我管理效能感低。

评估总结时，我在护理记录里写道：“患者不仅是血糖控制不佳，更是‘数据-行为-心理’闭环断裂的典型。要修复这个闭环，需要用数据‘说话’，帮她看到问题，再用护理‘搭桥’，重建管理信心。”

04护理诊断

护理诊断基于NANDA护理诊断标准，结合大数据分析结果，我们明确了以下4项核心护理诊断：

血糖控制无效（IneffectiveBloodGlucoseManagement）：与未规律监测血糖、饮食控制不当、缺乏用药-血糖关联认知有关（支持数据：近3个月空腹血糖达标率59%，餐后达标率43%）；

慢性疼痛（ChronicPain）：与糖尿病周围神经病变导致的神经损伤有关（支持数据：NSS评分7分，VAS疼痛评分夜间6分，日间3分）；

知识缺乏（DeficientKnowledge）：缺乏糖尿病自我管理（血糖监测、饮食运动、并发症识别）的相关知识（支持数据：家庭血糖记录缺失率13%，对“餐后2小时血糖”定义正确率仅30%）；

护理诊断照顾者角色紧张（CaregiverRoleStrain）：与主要照顾者（老伴儿）缺乏糖尿