本发明涉及慢性病管理软件的技术领域，尤其是涉及一种糖尿病患者评估及管理系统。
背景技术：
随着人民生活水平的提供，糖尿病也成为影响人们健康的主要疾病之一，现有技术中的糖尿病管理系统，以糖尿病患者病历的it管理为基础，着眼于诊疗辅助，科研支援以及社区网络的应用，有效地帮助医生对患者长期治疗状况进行观测，帮助医生进行诊断，也通过长期的数据收集，帮助研究机构进行相关的科研，并通过可应用于社区医疗的诊疗信息平台，帮助医院优化医疗资源，输出诊疗服务，该系统需安装于医院网络中的一台服务器达到患者双向流动，病历信息共享的效果。
但是，现在技术中的糖尿病管理系统尚无并发症风险预测功能，同时该系统属于商业开发软件，使用需要较高的费用。导致上述缺点的原因可能是：1.该软件由商业公司开发，其开发目的中具有盈利的成分，因此不可避免的会产生较高的使用费用；2.软件着眼于患者管理，忽略了并发症风险的判断。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种糖尿病患者评估及管理系统，本发明以糖尿病患者病历的it管理为基础，着眼于诊疗辅助，科研支援以及社区网络的应用，有效地帮助医生对患者长期治疗状况进行观测，帮助医生进行诊断，也通过长期的数据收集，帮助研究机构进行相关的科研，并通过可应用于社区医疗的诊疗信息平台，帮助医院优化医疗资源，输出诊疗服务。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供了一种糖尿病患者评估及管理系统，包括患者信息收集模块、回归模型建立模块、数据处理模块、回归系数计算模块、风险等级评估模块以及随访设定模块；
所述患者信息收集模块，用于收集患者的基本信息以及检查结果，并将基本信息和检查结果存入数据库，建立该患者的数据档案；
所述数据处理模块，用于比较已确诊糖尿病、糖尿病前期和健康人之间的危险因素关系，将上述基线调查结果的各个变量作为自变量，以糖尿病的发病情况作为因变量，建立多元logistic回归模型，分析各个自变量对糖尿病发病情况的影响，进而找出引起糖尿病发生有关的风险因素，所述基线调查结果是指：(1)患者的一般情况，包括年龄、性别和教育情况；(2)体格检查结果，包括身高、体重、血压和腰臀围；(3)实验室检查结果，包括血糖、血脂和胰岛素；
回归系数计算模块，用于计算每一变量的贡献大小并得到回归系数β，β的意义为自变量每增加一个等级，患者即增加患糖尿病的一个相对危险度，选有显著意义的变量建立模型，所述显著意义的变量是指回归系数值大于1的变量；
所述风险等级评估模块，用于对患者并发症风险进行评分，从而划分出风险等级；
所述随访设定模块，用于对患者的病情做定期或不定期的随访，并将随访的记录数据录入系统。
作为优选的技术方案，所述患者信息收集模块采集到数据之后，将患者不同时间就诊的内容通过互联网上传至网络服务器储存，每个患者的资料以不同的选项卡储存，并且在选项卡上设有可以识别出患者身份的特定信息，所述特定信息姓名、出生日期、就诊号、以及id，医生可以通过该病人的特定信息对患者就诊记录进行搜索，调取服务器上储存的资料查阅，回顾以往就诊情况的细节。
作为优选的技术方案，还包括查询模块，查询的内容包括：患者的身份信息、某次就诊的具体时间、原因、监测项目内容和数值、是否进行治疗方案调整；当医生需要时，只要选择相应的查阅项目，就可以调取存储在服务器上既往所有该项目的记录结果，通过曲线的方式，以就诊时间为横轴显示出来，来查阅某一指标的变化趋势。
作为优选的技术方案，所述数据处理模块中，还包括赋值模块，用于对能够引起患者出现并发症的危险因素根据该因素贡献的大小进行赋值，每个因素的赋值用于风险等级模块中进行风险等级划分的依据。
作为优选的技术方案，所述风险等级评分模块中，在患者建立第一份就诊档案以及每一次复诊过程中，都会输入患者的身份信息和就诊资料，如果有满足风险贡献的危险因素输入，则根据这些危险因素为每次就诊打出一个风险评分，该风险评分随着风险因素的增加而累积，评分越高，提示病情控制欠佳，同时出现并发症风险可能更，随诊患者规范治疗及病情的有效控制，该风险评分则逐渐降低。
作为优选的技术方案，所述患者信息收集模块中，患者的基本信息包括年龄、性别、病史、体重以及临床检查结果。
作为优选的技术方案，所述风险等级评估模块通过分析患者就诊时输入的各项指标，将每一个指标与预先选定好的风险因素相比较，一旦有与前期筛选出的风险因素相一致的内容，就会根据预先设计好的分值，给出相应的分值，并将该所有风险因素的分值累加，计算出患者最终的得分，客观的反应患者目前疾病所处阶段。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明目的在克服现有技术中的不足，通过收集患者的基本信息及相关检查结果，如：体重、血压、血糖、糖化、血脂等指标，将上述结果存入数据库，为患者建立档案，比较已确诊糖尿病、糖尿病前期和健康人之间的危险因素关系，将上述基线调查结果的各个变量作为自变量，以糖尿病的发病情况作为因变量，建立多元logistic回归模型，计算每一变量的贡献大小并得到回归系数β，β的意义为自变量每增加一个等级个体即增加患糖尿病的相对危险度，选有显著意义的变量建立模型，从而实现“糖尿病患者评估及管理系统(sead)”对糖尿病发病的预测功能。
2、本发明可对患者并发症风险进行评分，从而划分出风险等级。该功能通过量化评分功能，可以让使用者对未来并发症发生情况有清晰的预判，判断结果更加直观精确，从而提早干预，其预测功能是目前软件所不具备的。
附图说明
图1是本发明系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，本实施例糖尿病患者评估及管理系统，通过对患者就诊信息进行登记存档，建立患者信息数据库，通过该数据库，可以清晰的查看患者就诊记录及各项指标的变化趋势，同时可以对疾病风险程度进行预测，给出具体的评分；该系统还可以根据患者特征进行搜索、根据患者的基础健康状况给出风险评分、设置复诊及随访提醒等功能。具体的，本实施例的系统包括：
一种糖尿病患者评估及管理系统，其特征在于，包括患者信息收集模块、回归模型建立模块、数据处理模块、回归系数计算模块、风险等级评估模块、以及随访设定模块。
所述患者信息收集模块，用于收集患者的基本信息以及检查结果，并将基本信息和检查结果存入数据库，建立该患者的数据档案。
所述数据处理模块，用于比较已确诊糖尿病、糖尿病前期和健康人之间的危险因素关系，将上述基线调查结果的各个变量作为自变量，以糖尿病的发病情况作为因变量，建立多元logistic回归模型，分析各个自变量对糖尿病发病情况的影响，进而找出引起糖尿病发生有关的风险因素，所述基线调查结果是指：(1)患者的一般情况，包括年龄、性别和教育情况；(2)体格检查结果，包括身高、体重、血压和腰臀围；(3)实验室检查结果，包括血糖、血脂和胰岛素。
回归系数计算模块，用于计算每一变量的贡献大小并得到回归系数β，β的意义为自变量每增加一个等级，患者即增加患糖尿病的一个相对危险度，选有显著意义的变量建立模型，所述显著意义的变量是指回归系数值大于1的变量。
所述风险等级评估模块，用于对患者并发症风险进行评分，从而划分出风险等级；
所述随访设定模块，用于对患者的病情做定期或不定期的随访，并将随访的记录数据录入系统。
本系统使用php+mysql+apache编程语言进行开发，其运行环境如下：
硬件：cpu：intel双核@2.50ghz或以上；
硬盘：40g以上；
内存：1g以上；
显示器：分辨率1024*768或以上；
网络带宽：要求2m以上；
操作系统：支持windows2000/2003/xp/vista/windows7，包括32位和64位版本。
浏览器：推荐firfox46.0.1以上版本，ie8.0以上版本。
本实施例中，所述患者信息收集模块采集到数据之后，将患者不同时间就诊的内容通过互联网上传至网络服务器储存，每个患者的资料以不同的选项卡储存，并且在选项卡上设有可以识别出患者身份的特定信息，所述特定信息姓名、出生日期、就诊号、以及id，医生可以通过该病人的特定信息对患者就诊记录进行搜索，调取服务器上储存的资料查阅，回顾以往就诊情况的细节。
所述患者信息收集模块还包括查询模块查询的内容包括：患者的身份信息、某次就诊的具体时间、原因、监测项目内容和数值、是否进行治疗方案调整；当医生需要时，只要选择相应的查阅项目，就可以调取存储在服务器上既往所有该项目的记录结果，通过曲线的方式，以就诊时间为横轴显示出来，来查阅某一指标的变化趋势。患者的基本信息包括年龄、性别、病史、体重以及临床检查结果。
所述数据处理模块中，还包括赋值模块，用于对能够引起患者出现并发症的危险因素根据该因素贡献的大小进行赋值，每个因素的赋值用于风险等级模块中进行风险等级划分的依据。
所述风险等级评分模块中，在患者建立第一份就诊档案以及每一次复诊过程中，都会输入患者的身份信息和就诊资料，如果有满足风险贡献的危险因素输入，则根据这些危险因素为每次就诊打出一个风险评分，该风险评分随着风险因素的增加而累积，评分越高，提示病情控制欠佳，同时出现并发症风险可能更，随诊患者规范治疗及病情的有效控制，该风险评分则逐渐降低。所述风险等级评估模块通过分析患者就诊时输入的各项指标，将每一个指标与预先选定好的风险因素相比较，一旦有与前期筛选出的风险因素相一致的内容，就会根据预先设计好的分值，给出相应的分值，并将该所有风险因素的分值累加，计算出患者最终的得分，客观的反应患者目前疾病所处阶段。
该风险等级评分模块包括数据输入、数据处理和数据输出的功能：
数据输入指患者就诊时提供的包括年龄、性别、病史、体重以及临床检查结果等数据，由医护人员采集输入系统，系统前期通过大量数据比对，包括健康人、糖尿病患者及有并发症的糖尿病患者，以logistic回归分析对上述特征进行风险分析，找出可能影响到糖尿病发病后出现并发症的危险因素，并针对不同危险因素对出现并发症的贡献大小，选择出对其影响较大的危险因素作为评价依据，赋予相应分值。患者就诊的信息中，被医护人员输入电脑，通过互联网传输到服务器，储存并等待下一步进行分析。
数据处理是通过分析患者就诊时输入的各项指标，将每一个指标与预先选定好的风险因素相比较，一旦有与前期筛选出的风险因素相一致的内容，软件就会根据预先设计好的分值，给出相应的分值，并将该所有风险因素的分值累加，计算出患者最终的得分，以客观的反应患者目前疾病所处阶段。
数据输出是指以分值方式，通过互联网传出到医护人员电脑，显示出来，供医护人员查询，所有输入的数据，均由医生的问诊、查体及相关检测取得。软件系统将输入的各项指标转化为统一的数字分值，以得分的形式计算出具体分数，所有评价指标对应分值进行累加求出总评分。分值越高，代表当前出现并发症的风险越大，反之者风险越小。医护人员则可根据总评分估算出并发症发生可能性的大小。再由医生对分值进行分析进而指导临床诊疗。
同时，该得分的分值是动态的。即随着患者对疾病的积极或消极治疗，当某些评价指标改善或加重后，患者的评分也会随之产生变化。因此，对于患者来说，每一次就诊后信息的输入，相当于重新对患者当前身体状态作出了及时的评估。
为了进一步验证本发明的可行性，采集了200份志愿者血样及他们的基本信息，根据检查结果将他们分为健康组、糖尿病无并发症组及糖尿病并发症组，通过比较各组之间基线特征及检验结果之间的差异，采用logistic回归分析，找出能够引起患者出现并发症的危险因素，并根据每一个危险因素贡献的大小，赋予分值。在患者建立第一份就诊档案以及每一次复诊过程中，都会输入这些基本信息和就诊资料，如体重、腰臀围、血糖、血脂等，只要有满足风险贡献的信息输入，该系统可以根据这些数据为每次就诊打出一个风险评分，这个评分随着风险因素的增加而累积，评分越高，提示病情控制欠佳，同时出现并发症风险可能更大。随诊患者规范治疗及病情的有效控制，该评分可能会逐渐降低。因而，该系统的评分结果是动态演变的。
患者每次就诊后，医师可以根据实际情况设定下次复诊时间及对患者进行随访时间，软件会将该时间通过互联网记录在服务器上，当该时间到达时，在医生登陆该系统时，系统可以自动弹出，提醒医生进行相应操作，如未操作，则该提示不会消失。
通过上述的技术方案，本发明可以对患者并发症风险进行预测评分，通过logistic回归分析，找出对患者并发症存在贡献的风险因素，并根据其大小对赋予相应的分值，通过风险因素的累计，对患者症状进行客观评分，按照得分累计情况来判断并发症风险的大小，同时这个评分又随患者病情变化而动态变化，这一点是目前现有软件不具备的。同时，因为所有的资料都储存在互联网服务器上，因此，只要有能够连接入网的电脑，医师可以在任意地点通过访问软件网站来实现上述功能。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。