基于Markov决策模型的高血压预测研究

时间:2020-07-09 所属分类 论文指导 作者有话说:期刊信息纠错
  摘要:目的 :探讨通过Markov模型评价高血压各阶段管理过程中药学干预所体现的治疗效果。方法 :将10例高血压患者作为研究对象,随机分为实验组和对照组各5例,两组均接受常规药物治疗,实验组同时进行药学干预措施,包括药学监测和用药教育。结果 :通过Markov预测,发现实验组患者的血压波动更小。实验组在血压正常区间的概率相对比较大,对照组在血压正常区间的概率相对偏小。结论 :药学干预可降低高血压患者血压波动带来的风险,同时,Markov模型能较好地预测血压的变化。
  关键词:高血压 Markov决策模型 预测计算 药学服务

  高血压是目前最常见的慢性非传染性疾病之一,且高血压患者数量持续上升[1]。高血压不仅会降低患者的生活质量和幸福感,还会对患者和社会造成直接或间接的经济损失和卫生资源的负担[2]。本研究通过对高血压患者进行药学干预并建立档案,用Markov模型进行预测研究,为后续开展有效常态化健康管理工作提供科学依据[3]。

  1 资料与方法

  1.1 一般资料
  选取2018年1月—2019年1月在中山医院青浦分院心血管内科门诊和住院确诊为高血压的患者10例。采用随机数字表法分为对照组和实验组各5例。患者年龄在52~83岁,平均年龄(63.15±5.68)岁,病程3~10年,对照组和实验组各有1例合并糖尿病,其余无并发症。两组患者一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。本研究经医院伦理委员会审查并获得批准,患者知情同意。
  1.2 干预措施
  两组患者均给予降压药物治疗。对照组仅接受口头健康教育和门诊随访;而实验组同时进行药学干预措施,包括:(1)健康教育:制定针对性的健康教育方案,进行包括高血压病因,并发症风险等教育。(2)用药教育:对患者进行治疗药物相关的教育,分发药物使用宣传手册,讲解按医嘱服药的重要性,服药过程中可能存在的不良反应及应对方案;(3)运动干预:根据情况制定合理的运动计划,告知其养成良好生活作息习惯的重要性,戒烟戒酒。两组患者每天进行1次血压检查并记录数据,由患者自行完成或至固定的社区卫生服务中心进行测量。药师每周电话随访并记录患者这1周测定的平均血压。两组干预时间均为3个月。
  1.3 Markov决策模型建模和计算
  Markov决策模型在本研究中的规律是:在患者的血压变化过程中,第n次血压变化获得的状态常决定于前1次(第n-1次)试验的结果。由1个血压状态转移到另1个血压状态的转化过程中,存在着状态转化概率,并且这种转化概率可以依据其紧接的前一状态推算出来。
  1.3.1 计算血压状态转移概率矩阵
  本研究中,假定实验组和对照组中患者血压发展过程有n个可能的状态,即C0,C1,C2…,Cn。记Pij为从血压状态Ci转变为血压状态Cj的状态转移概率,则矩阵的因子可以如此计算:
  从C0出发(转移出去)的状态中,有A个是从C0转移到C0的,有B个是从C0转移到C1的,有C个是从C0转移到C2的。
  1.3.2 模型预测计算
  血压状态概率δj(K)表示患者的血压在初始(k=0)状态为已知的条件下,经过k次血压变化状态转移后,在第k个时刻(时期)处于状态Ej的概率。
  根据所给的实验组和对照组的患者血压值,通过Markov模型预测出患者未来的血压变化,从而得知干预与否对患者的血压变化的效果。

  2 结果

  2.1 干预前后患者血压情况
  干预前,两组患者收缩压和舒张压比较,差异无统计学意义(P>0.05)。干预后,实验组的收缩压和舒张压优于对照组,两组比较差异具有统计学意义(P<0.05,表1)。
  表1 干预前后患者血压情况
  
  2.2 Markov分析结果
  通过Markov决策模型结合实验数据,应用Matlab编制程序,计算实验组和对照组血压的状态转移概率矩阵。概率值越接近1,表明血压在正常区间的可能性越大,血压变化较小。通过Markov模型预测出同组患者未来的血压变化,从而得知干预与否对患者血压变化的效果。
  从Markov预测结果来看,实验组患者的血压值经模型预测后,血压在正常区间的概率在0.336 511~0.632 516之间,平均在正常区间概率为0.535 220,血压变化较小,表明实验组患者的血压较为平稳。而对照组患者的血压值经模型预测后,患者血压在正常区间的概率在0.121 604~0.503 754之间,平均概率为0.279 645,数值变化较大,表明该组患者的血压波动相对较大。此外,从概率比值可以看出实验组在血压正常区间的概率相对比较大,对照组在血压正常区间的概率相对偏小。因此,该研究表明进行药学干预能够让患者的血压波动更小,具有很好的血压控制效果[4]。

  3 讨论

  上海社区高血压慢性病综合防治工作已开展10年有余。本项目前期已对青浦区高血压药物的可负担性进行评价[5]。但是由于对社区人群整体疾病进展与分布状态、影响因素以及疾病管理效果缺乏科学有效的观察与评价指标,因此有学者将Markov模型用于高血压的研究[6]。Markov模型是着名数学家马尔可夫提出的一种数学分析方法,可用于疾病发展状态的研究,临床决策的经济学评价等[7]。
  本研究经Markov模型预测得到实验组的概率比值很相近,说明实验组经过药学干预后,患者依从性明显高于对照组,血压控制良好。分析原因可能是药师通过建立患者档案,设计个体化的教育和管理方案,从健康教育、用药教育和运动教育等方面管理患者,能够加强患者对高血压的认知,提高用药依从性,从而更好地控制血压[8]。但本研究的缺陷是样本量少,下一阶段将扩大样本量,从而建立完整的药物经济学模型[9],以期对高血压的预防和治疗起到指导作用,为更大范围的慢性病控制提供理论依据。

  参考文献
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