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J-GLOBAL ID：202002244293366106   整理番号：20A1831701

慢性腎臓病患者の予後に対するネットワークコミュニケーションおよび大データプラットフォーム管理モデルの影響【JST・京大機械翻訳】

Effect of network communication and big data platform management model on prognosis of patients with chronic kidney disease

著者 (6件)： Yang Licai (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科) ,  Xu Xudong (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科) ,  Hu Ping (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科) ,  Jin Meiping (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科) ,  Zhang Dongliang (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科) ,  Tang Yuyan (201100,上海 復旦大学附属閔行医院腎内科)
資料名： Anhui Yixue  (Anhui Yixue)
巻： 41  号： 5  ページ： 599-602  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3655A  ISSN： 1000-0399  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:慢性腎臓病(CKD)患者の予後に対するネットワークコミュニケーションと大規模データプラットフォーム管理モードの影響を検討する。方法:2017年1月から2019年1月までに,復旦大学付属の病院腎臓内科外来で確定診断された850例のCKD13期患者を試験グループとして選択し,同期に上海市の上海の徐行区の古美コミュニティ病院の常規にフォローアップした100例のCKD13期患者を選び,対照群とした。試験群には、ネットワーク交流と大データプラットフォーム管理モデルを採用し、対照群は同期にコミュニティ病院規則のフォローアップを行った。両群患者の血圧、血糖、糖化ヘモグロビン、腎機能、血中脂質及び尿微量アルブミンレベルを測定し、両群患者の入院人数を統計した。【結果】試験群の血圧,血糖,および血中脂質は,それぞれ,75.06%,50.14%および78.82%であり,対照群の患者では,それぞれ,32.00%,12.20%および62.00%であり,2群間に有意差があった(P<0.05)。試験群のCKD進行率、入院率はそれぞれ4.82%と1.41%で、対照群より低く、両群の間に統計学的有意差があった(P<0.05)。対照群患者の尿微量アルブミンレベルの上昇幅は試験群より高く、統計学的有意差があった(P<0.05)。結論:ネットワークコミュニケーションと大データプラットフォーム管理モードはCKD患者の腎機能進展を遅延させ、入院率を降下し、さらに改善と普及に値する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニケーション ,  *ネットワーク ,  血圧 ,  コミュニティ ,  血糖 ,  *慢性腎臓病
準シソーラス用語： グリコヘモグロビン ,  腎機能 ,  *患者予後 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 泌尿生殖器の臨床医学一般  (GM01030E) ,  泌尿生殖器の疾患  (GM03000L) ,  泌尿生殖器疾患の薬物療法  (GM05020V) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 慢性腎臓病 ,  患者の予後 ,  コミュニケーション ,  プラットフォーム ,  管理モデル