摘要

腹膜透析因其成本低、操作方便而被广泛研究和应用于肾脏疾病。随着慢性肾脏疾病在世界范围内的发展，腹膜透析越来越受到人们的关注。与此同时，随着移动网络技术的发展和普及，移动通信也开始成为一种主流趋势。深圳中医院研发的腹膜透析远程诊疗系统，通过整合临床医生的经验，可以对患者的整个腹膜透析数据进行监控。采用统计学方法对腹膜透析资料进行分析。本文设计了一个采用蓝牙传输协议的数据采集设备和一个用户APP来采集实验患者的腹膜透析数据，并根据真实患者的临床数据，基于最小二乘法原理建立回归模型。通过该模型，可以实时识别异常点或离散点。在临床实践中，根据异常点分析患者可能发生的医疗风险和不良事件，实现预测和早期提醒功能。系统根据回归预测的置信区间将结果提示给患者，大大加强了系统的交互性，提高了患者的依从性。

关键字

远程腹膜透析系统;最小二乘法;CAPD;每分钟过滤速度

介绍

长期透析的患病率在全球范围内呈上升趋势。近年来，肾脏康复的概念在肾脏专家、透析专家、肾移植专家、康复专家、营养专家、指南专家、护士、物理治疗师和[2]患者代表中广为流传。大量的肾衰竭患者采用连续性非卧床腹膜透析(CAPD)治疗，其在肾脏替代方案中的作用现在已经更加明确，技术和患者[3]的生存率稳步提高。腹膜透析一直受到医疗行业的高度重视，政府也积极推动腹膜透析作为治疗方案。关于腹膜透析各个方面的科学知识令人兴奋地迅速增长，使人们对[4]技术有了更好的理解。

腹膜透析是肾脏替代治疗中最重要的方法之一，通常在家中进行，患者的规范性和随访规律很大程度上限制了其疗效。患者对治疗依从性差导致病情恶化，经常增加医疗费用[5]。然而，由于缺乏随访数据，目前的腹膜透析随访模型存在一些缺陷，患者的不规范操作难以及时纠正。

随着计算机技术和医疗信息应用水平的提高，构建“医疗+互联网”模式为偏远地区某些疾病的后续诊治提供了可行的解决方案。在此基础上，远程医疗已广泛应用于医疗保健，这对生活在偏远社区和地区的患者来说是一个好消息，不仅可以为患者提供相关的信息和服务[7]，但也可以支持生活在偏远地区的患者，帮助他们保持独立地位，同时灌输一种更大程度的信心，即训练有素的专业人员正在密切监测治疗，并随时可获得帮助，具有临床效益[8,9]。

目前，已经开发了各种远程系统来辅助腹膜透析。曹根洪利用信息管理系统管理偏远地区的腹膜透析。此外，他还建立了腹膜透析远程管理系统，包括医疗客户和医疗患者应用，取代了电话中心手工记录和旧的通过电话[10]进行跟踪管理的模式。Gallar P等人通过安装在每个患者家中的视频会议设备进行了一次医疗对话。蔡勇等通过远程监测和管理，控制和提供实时指导，降低腹膜透析患者接触感染的机会。因此，通过对偏远地区腹膜透析患者管理的视频监控技术，结合对腹膜透析[12]管理的护理知识，可以更好地为偏远地区患者提供护理。Nayak KS等人开发了平板电脑应用程序，作为交互式用户指南来支持患者，使腹膜透析更容易获得。此外，他们用平板电脑教授患者，展示完整的培训，并向患者提供手术反馈。Alfonso Bunch使用的哥伦比亚远程自动腹膜透析系统通过引入远程患者监测(RPM)，在患者和临床团队之间提供了双向沟通，通过评估其使用的增加，显著提高了患者的依从性和对患者的治疗效果[13,14]。

虽然过去的远程腹膜系统改善了医生和患者之间的互动，但通过各种方法提高了疗效，但它们只是远程对话的工具，很少提到如何通过远程诊断和治疗的数据来提高他们的质量。尽管有效的在线沟通和互动，但它们并不能确保长期稳定。人类互动监测模型需要医务人员的活跃和患者服务，但长期观察可能会导致疲劳，有时难以找到腹膜透析的一些微小差异。提高在家中CAPD患者的后续影响，以减少不规则的后续行动的并发症的风险，并有效地提高医疗服务的临床疗效和质量，对腹膜透析的斜度和治疗系统是由的医务人员从深圳医院中医药医院与信息技术工程师团队合作。该系统包括两部分：计算机和移动应用的后台管理。通过整合物联网技术，可以收集监测指标的数据，例如每日透析超滤量和家庭CAPD的体重变化。通过最小二乘法测定患者的历史腹膜数据，可以在一个方面监测腹膜透析的异常。

方法

数据采集​​和腹膜透析远程系统的操作简介

在我们的医院，通过组合事物互联网和腹膜治疗，及时向医疗人员提供远程诊断和治疗系统的数据。医务人员监督整个治疗过程，解决了当前CAPD治疗的缺点。在透析期间用蓝牙装置称量腹膜透析液。然后，通过移动网络传播到腹膜透析患者的腹​​膜透析液（重量，透析时间，类型和身份，透析的患者的身份），以通过移动网络进行腹膜透析的实时背景系统。此外，医务人员从几个方面管理了患者的信息，包括患者文件管理，腹膜透析治疗的信息管理，腹膜透析管理和后续管理。

病人和数据

深圳市中医院医学伦理委员会批准本研究，批准文号:B2019043。本研究共纳入我院2017年1月至2019年6月肾内科腹膜透析患者36例，年龄20-68岁，其中男性15例，女性21例。所有患者均给予百特腹膜透析液治疗。本研究选取的腹膜透析数据来自接受钙浓度为1.5%的腹膜透析的患者。从腹膜透析系统获得以下数据:腹膜透析持续时间(t)，流入重量(重量内)，流出重量(重量外)。每分钟的过滤速率vt是根据现有数据计算的。腹膜透析时间t =腹膜透析时间点减去输注时间点(单位:分钟)。考虑到腹膜透析手术的患者依从性和规律性，手术时间180 ~ 600min以内的腹膜透析视为有效，不满足此时间范围的腹膜透析视为无效。百特腹膜透析液质量控制标准范围为2.2±0.08 kg。当患者上传的液体流入重量超出此范围时，认为操作不正确，不符合规范，排除在本研究之外。每分钟的过滤速率v_t等于液体输出量除以腹膜时间患者原始数据来源于深圳市中医院腹膜透析远程诊疗系统。经处理后，符合标准的有效数据20,608个，如下表1所示。

	范围	最小值	最大价值	平均价值		标准偏差	方差
	统计数据	统计数据	统计数据	统计数据	标准错误	统计数据	统计数据
每分钟过滤速度(kg/min)	1.83	0.96	2.78	1.8508	0.00216	0.30999	0.096
腹膜透析时间(min)	420	180	600	367.96.	0.748	107.374	11529.210

表格1：滤过率和每分钟腹膜时间的描述性统计。

通过使用蓝牙传输协议作为载体，通过转换电子秤设备的转换器互联网集中在系统数据库中收集腹部通信数据。所有患者都被告知实验并签署了知情同意，他们也可以随时撤离，这不会影响常规治疗。诊断和治疗的患者的身份数据由护理人员上传到系统中，并定期维护，可为患者提供选择。

对腹膜透析数据的最小二乘回归

根据上传至腹膜系统的数据，计算CAPD患者的出水重量、每分钟滤过率、腹膜透析持续时间。由于每分钟过滤速率的值非常小，为了观察数据之间的关系，将过滤速率增加1000倍。x轴为腹膜透析持续时间(单位:分钟)，y轴为每分钟滤过率(扩大1000倍)，绘制散点图。采用线性回归函数随机选取患者资料。的回归ν_t用最小二乘法求得，其中ν_t为每分钟过滤速率(乘以1000倍)，t为腹膜时间:

ν_t= -0.017t + 13.107 r²= 0.9014(公式1)

之间的关系ν_t而t在上述公式中得到了很好的体现。如上所述,R²= 0.9的整体适应度较高，如图1所示。

图1:散滤率每分钟和腹膜透析的持续时间（数据来自随机选择的患者）。

根据图1，每分钟过滤速率与时间相关。Pearson的相关系数由SPSS软件计算。20,608个有效数据的结果如下表2所示。

		每分钟过滤速度	腹膜透析持续时间
每分钟过滤速度	Pearson的相关性	1	-.939 * *
	重大(双尾)	-	0.000
腹膜的持续时间 透析	Pearson的相关性	-.939 * *	1
	重大(双尾)	0.000	-

表2:每分钟滤过率与腹膜透析持续时间的相关性。

每分钟过滤速率随时间的增加而降低。但随着时间的增加，下降速度较慢，曲线近似为幂函数。每分钟过滤速率与时间的Pearson相关系数为-0.939，如表2所示，二者呈显著的强负相关关系。

在部分区间范围内，拟合曲线与实际值也存在显著差异。然而，模型不能描述两者之间的变化趋势ν_t线性回归函数模型可以进一步改进。考虑到实际曲线为幂函数形式，假设为:

ν_t＝在^b

式中，a、b为未知参数，t为腹膜透析持续时间，ν_t为每分钟滤过率，其中t为腹膜时间。对公式两边进行对数变换，可得:

LNV._t=放大器+ blnt

让ν_t^＊＝LNV._t，一种^＊＝LNAt^＊＝LNT.;因此，之间的线性关系ν_t^＊和T^＊可以如下获得：

ν_t^＊=一个^＊+bt^＊(公式2)

以同样的方式考虑所选数据为例ν_t对t取对数，所得数据的散点图如图2所示。

图2:对数转化的过滤率每分钟的散点图和腹膜透析的持续时间（数据来自图1中的选定患者）。

数据质量控制方法

作为回归分析中使用的最小二乘法，采用区间估计的方法对结果进行预测。通过设定置信区间计算回归的置信区间范围。当患者最终上传的数据超出置信区间时，通过腹膜系统提醒患者和医护人员数据可能超出或低于正常数据范围。使用的统计方法如下:

数据收集

数据来自不同的来源。第一作者(MCL)进行了所有的半结构化初始访谈(60-90分钟)和验证访谈(20-30分钟)。验证性访谈，对参与者进行，以确认他们的经验解释，包括问题，以识别新的线索，突出意见之间的矛盾，并达成共识[16]。护士面谈(n=2+2验证面谈)在第2和第4阶段后在透析前诊所的办公室进行。根据参与者的选择，患者/家庭访谈(n=3+2验证访谈)在他们的家中或诊所进行。在决策指导第2期(<1天，T1)、指导第4期(<3天，T2)和患者定期就诊肾病医生(T3)后不久进行。访谈指南旨在根据三个主要组成部分来捕捉SDESI的演变。一份社会人口调查问卷被包括在内，以证明样本的多样性。除了这些数据，MCL还保存了一份研究日志[16]。

让最小二乘法计算的回归方程如下:

ŷ= kx + b

其中，ŷ是从属变量y的预测值，x是独立变量，并且k和b是回归的估计值。使用样本的线性回归方程获得模型的估计，预测和实际值之间的某个误差。因此，在某个中性水平下提供预测的置信区间可以使我们的预测更好地实现。

其中，x表示要预测的独立变量，对应于由回归方程计算的预测值x，和σ²表示总方差，可以通过样本方差所取代：

为样本数。根据公式1，可以构造t统计量，得到置信水平为1-α的预测区间:

t统计量_{α/ 2}n上述公式可以根据查找统计表获得。并且所有其他变量都可以计算出来。因此，可以使用上述公式和预期的置信度设定一定的偏差范围。当腹膜透析的实际透析液输出数据超过预测间隔时，将提醒相关人员检查腹膜流动泄漏。实际上，只有公式4可以预测合理的间隔。统计学家表明，配方可靠，所有变量计算，需要应用在腹膜透析的诊断中。

结果

回归结果

对数转化施加到腹膜时间和过滤率。用SPSS软件版本24.0对整个数据进行线性回归，结果评估，如表3和表4所示：

模型	平方和	df	均方根	F	SIG。
回归	1886.886	1	1886.886	416882.771	0.000 b
剩余	93.266	20606	0.005
总计	1980.152	20607

表3：方差分析。
a.因变量:每分钟过滤速率(lnVt)。
b.预测因素:(不变)腹膜透析(lnt)持续时间。

模型	非标准化的系数		标准化系数	t	SIG。
	B	性病。错误	bet
持续的	8.218	0.010	-	832.396	0.000
腹膜透析持续时间（LNT）	-1.085	0.002	-.976	-645.665	0.000

表4：回归系数和T统计。

回归函数表示如下：

LNV._t= -1.085lnt + 8.218 R²= 0.953（公式5）

在那里,R²等于0.95，方程式的整体适应性非常高。由于在该回归模型中仅观察到一个变量，根据从表3获得的F值的回归方程的系数不为零。根据系数表的T型统计，恒定项和独立系数值不是零。独立变量的变化对依赖变量有影响。因此，出现了线性回归函数。

结果显示，透析时间是每分钟滤过率的重要解释变量，每分钟滤过率与透析时间的对数呈线性关系。即在其他条件不变的情况下，腹膜透析持续时间的对数增加1个单位，每分钟滤过率的对数减少1.085个单位。对于公式5的适用性，可得公式6:

v_t= 3707.1 * t^-1.085（公式6）

式6为幂函数关系，其中腹膜透析时间为自变量，每分钟滤过率为因变量。让米_t为腹膜透析期间的流出量，则:

米_t= v_t* T.（公式7）

式6可代入式8，如下:

米_t＝3707.1 * t^-1.085（公式8）

质量控制结果

本研究采用最小二乘回归法对每分钟透析液过滤速率与腹腔时间的对数进行回归。然而，本研究强调回顾方程式结果的临床实用价值。此外，未来腹膜透析液的重量可以根据历史数据进行预测，但在实际治疗中应用并不广泛。但通过比较预测值与实际值的差异，可以了解家庭腹膜透析的实时操作是否规范，对远程诊断和治疗更具现实意义。可以实现统计方法对腹腔积液量误差的实时校准，如图3所示。

图3：离群标记的评价;橙色标记的点是异常点(数据来自随机选择的患者)。

图3为我院1例患者每分钟滤过率对数(v)和腹膜透析持续时间对数(t)的散点图。置信度为95%。在腹膜透析期间，根据以往数据的回归方程计算预测区间。当患者上传的最终数据大于预测区间的最大值时，改变点标记为橘红色。当实际点小于预测区间的最小值时，用绿色标记，其他正常点用黄色标记。图3显示该患者有三种低滤过率和无高滤过率的腹膜透析。该模型可用于腹膜透析系统，提供即时提示。患者可以轻松复习之前的操作步骤，医务人员也可以减轻一些压力，更多地集中精力在其他方面。

分析结果与讨论

腹膜透析系统在后台设置了一定的误差范围。通过比较腹膜透析的计算值和实际上传的数据,任何问题的诊断和治疗的病人可以发现如果输出音量超过误差范围,也会提供一个可能的依据建立相应的临床事件的预防和控制要点。同时根据具体情况提出患者治疗方案的改进建议，建立有效的线上线下互动随访机制和并发症风险防控模式，缓解患者疼痛压力，提高治疗效果。

如果超过置信区间，腹膜透析就会出现问题。可以根据具体情况及时发现主要原因。但是，对于满足置信区间的点，不能保证腹膜透析不存在问题。未来还需要进一步的探索。另外，根据腹膜透析患者的治疗方案，其临床治疗以1.5%百特腹膜透析液为主。因此，本文所用的实验数据也是基于1.5%百特腹膜透析液。对于其他场景，我们需要在未来进行进一步的研究。

结论

综上所述，腹膜透析系统的发展促进了腹膜数据的标准化采集，为大规模的数据普查和分析提供了一种有效的方法。而在过去，远程诊疗系统主要是记录数据，提供远程实时视频、音频、图像载体等。很少有系统能通过数据计算实现自动决策机的功能。通过对腹膜透析数据的分析和处理，医务人员可以降低并发症带来的医疗风险，提高工作效率，提高治疗效果，患者也能从中受益。使用回归方程估算腹膜透析液量的区间有显著的临床意义。为了研究腹膜透析数据，通过对模型的不断优化和改进，提高了腹膜数据预测的准确性，拓宽了腹膜数据的应用范围。腹膜透析系统的开发和应用旨在提高腹膜医疗服务，识别治疗数据的实时传输，促进医患沟通，改善随访模式，从而提高疗效。而且随着它的发展，保证了腹膜数据的完整性和可靠性，大大降低了数据丢失和遗漏的风险，为诊断和治疗提供了有力的支持。本研究中腹膜透析液每分钟滤过率与腹膜透析持续时间之间的回归函数可以为医务人员判断腹膜透析效果提供一定的依据。我们的目标是依靠远程医疗系统的数据，帮助传播关于自动诊断和治疗的意识。 Although there are still some shortcomings and limitations in its use, we hope to promote the intelligent management of data, rather than just consider the remote system as a tool without thinking.

披露声明

所有的作者都宣称没有利益冲突，没有资金来源。

确认

这项工作得到了批准。广东省医学科技研究基金项目B2019043

感谢深圳市中医院计算机中心参与系统建设的团队成员，深圳市中医院肾内科参与腹膜透析协同团队的成员，以及来自深圳市Hidohear科技有限公司的钟继荣团队，为项目开发提供技术支持和帮助。

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文章信息

文章类型:研究文章

引用:(1)基于最小二乘原理的远程腹膜透析系统实时监测与提醒。Int J Nephrol Kidney Fail 7(3): dx.doi.org/10.16966/2380-5498.214

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出版的历史:

收到日期:2021年5月31日

接受日期:2021年7月01

发布日期：12月12日，2021年7月12日