Smart-Nursing-basierte dreigliedrige duale interaktive Pflege bei älteren Patienten mit koronarer Herzkrankheit, kompliziert durch die "drei Höhen"

Zusammenfassung

Diese Studie ergab, dass die auf intelligenter Pflege basierende, dreigliedrige, zweigleisige interaktive Pflege dazu beiträgt, die Qualität der Rehabilitation bei älteren Patienten mit koronarer Herzkrankheit mit Diabetes, Bluthochdruck oder Hyperlipidämie zu verbessern.

Zusammenfassung

Ziel dieser Studie war es, die Wirksamkeit des Tripartite Dual-Track Interactive Nursing (TDTIN)-Modells unter Einbeziehung intelligenter Pflegetechnologien bei älteren Patienten mit koronarer Herzkrankheit (KHK) zu bewerten, die durch Bluthochdruck, Hyperglykämie und Hyperlipidämie (zusammen als die "drei Höhepunkte" bezeichnet) kompliziert wird, und seine Verbesserungseffekte auf die Selbstversorgungskapazität, die Lebensqualität und das psychische Wohlbefinden der Patienten zu überprüfen. Eine randomisierte kontrollierte Studie wurde mit 162 älteren KHK-Patienten durchgeführt, die zu gleichen Teilen in eine Beobachtungsgruppe (n = 81, die eine smart-pflegebasierte TDTIN erhielten) und eine konventionelle Gruppe (n = 81, die konventionelle Versorgung erhielten) aufgeteilt wurden. Beide Gruppen wurden 3 Monate nach der Entlassung überwacht. Zu den standardisierten Bewertungen gehörten die ESCA-Skala (Exercise of Self-Care Agency) für die Selbstfürsorgefähigkeit, der Barthel-Index (BI) für Aktivitäten des täglichen Lebens, die Hamilton-Angst- (HAMA) und Depressionsskala (HAMD) für den psychologischen Status, die Morisky-Skala für die Einhaltung der Vorschriften und eine Zufriedenheitsumfrage. Im Vergleich zur konventionellen Gruppe zeigte die Beobachtungsgruppe signifikant größere Verbesserungen der Selbstfürsorgefähigkeit (ESCA) und der Lebensqualität (BI) sowie niedrigere HAMA- und HAMD-Werte (P < 0,05). Die Beobachtungsgruppe zeigte auch eine höhere Therapietreue (Morisky) und Zufriedenheitswerte (P < 0,05). Darüber hinaus zeigten die Pflegekräfte in der Beobachtungsgruppe verbesserte Pflegefähigkeiten und Unterstützungswerte (P < 0,05). Das TDTIN-Modell, das Smart Nursing nutzt, verbessert die Selbstversorgungskapazität, die Lebensqualität, die Einhaltung der Behandlung und die psychologischen Ergebnisse bei älteren KHK-Patienten mit den "drei Höhepunkten" erheblich und stärkt gleichzeitig die Unterstützungssysteme zwischen Familie und Gemeinschaft.

Einleitung

Die Beschleunigung des globalen Alterns hat zu einer wachsenden Prävalenz von Komorbiditäten geführt, insbesondere zu einer wachsenden Prävalenz von koronaren Herzkrankheiten (KHK) und Stoffwechselstörungen - Bluthochdruck, Hyperglykämie und Hyperlipidämie (zusammen als die "drei Höhepunkte" bezeichnet) - in der älteren Bevölkerung ^1,2. Epidemiologische Daten zeigen, dass in China etwa 35 % der Personen ab 60 Jahren an KHK in Kombination mit mindestens einer dieser Stoffwechselanomalien leiden. Bemerkenswert ist, dass das Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse bei solchen Patienten 2-3 Mal höher ist als bei Patienten mit einer einzigen Erkrankung, während die Wiedereinweisungsrate nach fünf Jahren auf bemerkenswerte 40 % ^ansteigt3,4. Die klinische Behandlung dieser Patienten ist mit erheblichen Herausforderungen behaftet, darunter komplizierte pathologische Mechanismen, Wechselwirkungen mit mehreren Medikamenten und begrenzte Selbstmanagementkapazitäten. Diese Faktoren tragen zusammen zu einer suboptimalen Symptomkontrolle, einer schlechten Therapietreue und einer fragmentierten Versorgungskontinuität im Gesundheitswesen bei⁵. Folglich ist es dringend erforderlich, effektivere integrierte Pflegeparadigmen zu entwickeln und umzusetzen, um diese vielschichtigen Probleme anzugehen.

Aktuelle traditionelle Pflegemodelle konzentrieren sich überwiegend auf das Akutphasenmanagement im Krankenhaus oder auf Interventionen für einzelne Erkrankungen und berücksichtigen nicht die dynamischen Wechselbeziehungen, die den Komorbiditäten mit "KHK-3-Hochs" innewohnen. Darüber hinaus entsteht eine systemische Fragmentierung aufgrund der schlechten Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern, Gemeinden und Haushalten, die die Kontinuität der Versorgung untergräbt⁶. Während intelligente Pflegetechnologien wie tragbare Geräte und Fernüberwachungsplattformen datengestützte Unterstützung für das Management chronischer Krankheiten bieten, ist ihre Implementierung in der älteren Bevölkerung nach wie vor begrenzt. Zu den wichtigsten Hindernissen gehören eine Diskrepanz zwischen technologischen Lösungen und Patientenbedürfnissen (z. B. Schnittstellenkomplexität oder verzögertes Feedback), die zu Akzeptanzraten von unter 30 % ^beiträgt7. Darüber hinaus können technologiezentrierte Ansätze allein umfassendere systemische Herausforderungen nicht bewältigen, einschließlich unzureichender familiärer Unterstützung und unzusammenhängender Ressourcen in der Gemeinschaft⁸. Die meisten bestehenden Studien konzentrieren sich eng auf isolierte Umgebungen (z. B. Krankenhäuser oder häusliche Pflege) oder eigenständige technologische Module (z. B. KI-basierte Frühwarnsysteme)^9,10. Entscheidend ist, dass ein umfassender, kollaborativer Pflegerahmen mit mehreren Interessengruppen, der das gesamte Kontinuum "Prävention-Intervention-Rehabilitation" abdeckt, noch entwickelt werden muss. Diese Lücke stellt ein großes Hindernis für das Erreichen nachhaltiger Gesundheitsergebnisse für ältere Patienten mit Multimorbidität dar.

Basierend auf diesen Erkenntnissen schlägt die Studie das Modell "Tripartite Dual-Track Interactive Nursing (TDTIN)" vor. Auf theoretischer Ebene stellt dieses Modell einen Durchbruch gegenüber dem traditionellen krankheitszentrierten Ansatz dar, indem es einen dreidimensionalen kollaborativen Rahmen etabliert, der die Leitung von Krankenhausspezialitäten, die Verknüpfung von Ressourcen in der Gemeinschaft und die Unterstützung der Familie integriert. Durch klar definierte Rollenteilungen und Mechanismen der geteilten Verantwortung sorgt es für eine nahtlose Koordination von Diagnose, Behandlung, Management und Support. Auf der technischen Ebene wird in der Studie ein innovatives interaktives System "dual-gleisig" eingeführt. Der Online-Track nutzt eine Remote-Plattform, um dynamisches physiologisches Monitoring, personalisierte Gesundheitsaufklärung und Risikofrühwarnfunktionen zu integrieren und so Probleme im Zusammenhang mit der Datenfragmentierung effektiv zu lösen. In der Zwischenzeit verbessert der Offline-Track die Zugänglichkeit und Kontinuität von Pflegediensten durch die Implementierung standardisierter Schulungen für pflegende Angehörige, die Einrichtung von Selbsthilfegruppen für Gemeindekrankenschwestern und die Einrichtung eines bidirektionalen grünen Überweisungskanals zwischen Krankenhäusern und Gemeinden. Diese beiden Tracks arbeiten synergetisch zusammen und bilden durch Echtzeit-Datenaustausch und multidirektionales Feedback ein geschlossenes System, wodurch die technischen Einschränkungen traditioneller Pflegemodelle überwunden werden. In ähnlicher Weise schlug auch die Studie von Cheluvappa R et ^al.11 die Bedeutung der mehrdimensionalen Pflege zur Förderung der Gesundheit älterer Menschen vor. Und die Studie von Schnipper bestätigte auch, dass verschiedene pflegerische Interventionen die unerwünschten Ereignisse von Patienten nach der Entlassung reduzieren können¹². Diese Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit des Modells bei der Verbesserung der physiologischen Indikatorkontrolle, der Steigerung der Wirksamkeit des Selbstmanagements und der Verringerung der Krankenhauseinweisungsraten bei älteren Patienten mit KHK und komorbiden "drei Hochs" zu bewerten. Es wird erwartet, dass die Ergebnisse eine innovative und praktische Lösung für die Umstrukturierung chronischer Krankheitsmanagementsysteme in alternden Bevölkerungen bieten.

Protokoll

Diese Studie hat die Registrierung für die klinische Studie abgeschlossen (Nr.: ChiCTR2500104288) und wurde von der Ethikkommission des Krankenhauses genehmigt, und alle Teilnehmer wussten während des gesamten Studienzeitraums nichts über ihre Gruppeneinteilung.

Studienfächer
Als Studienteilnehmer wurden Patienten mit einer durch die "drei Hochs" komplizierten KHK ausgewählt, die zwischen August 2023 und Januar 2025 ins Krankenhaus eingeliefert wurden. Die Berechnung des Stichprobenumfangs wurde mit GPower 3.1.9.7 durchgeführt. Unter der Annahme einer mittleren Effektstärke (Cohens d=0,5), α=0,05 und einer Trennschärfe (1-β)=0,80 war eine Gesamtstichprobengröße von 164 Teilnehmern (n = 70/Gruppe) erforderlich. Darüber hinaus wurde eine Dropout-Rate von 10% berücksichtigt, so dass das endgültige Rekrutierungsziel bei 182 Patienten lag. Diese Patienten wurden nach dem Zufallsprinzip über eine Zufallszahltabellenmethode in zwei Gruppen eingeteilt: eine konventionelle Gruppe, die konventionell versorgt wurde, und eine Beobachtungsgruppe, die intelligente pflegebasierte TDTIN-Interventionen erhielt, mit 81 Patienten in jeder Gruppe (die Randomisierung erfolgte unter Verwendung einer computergenerierten Zufallszahlenfolge mit Zuordnungsverschleierung über fortlaufend nummerierte, undurchsichtige Umschläge).

Ein- und Ausschlusskriterien
Einschlusskriterien: (1) eine gesicherte Diagnose einer KHK durch Koronarangiographie, begleitet von mindestens einer der spezifizierten chronischen Erkrankungen (Bluthochdruck, Diabetes oder Hyperlipidämie); (2) Alter ≥ 65 Jahren; (3) Verfügbarkeit vollständiger klinischer Daten; und (4) Bereitstellung einer unterzeichneten Einwilligungserklärung. Ausschlusskriterien: (1) Vorliegen einer kognitiven oder neurologischen Dysfunktion; (2) gleichzeitige Infektions- oder Autoimmunerkrankungen; (3) schwere Leber- oder Nierenfunktionsstörungen; (4) schlechte Einhaltung der Behandlung, die dazu führt, dass nicht mit den Forschern bei der Durchführung der Studie zusammengearbeitet werden kann; oder (5) Patienten, bei denen Informationen fehlen oder die für die Nachsorge verloren gegangen sind.

Pflegerische Interventionen
Nach der Aufnahme erhielten die Patienten gruppenspezifische pflegerische Interventionen (konventionelle Krankenpflege und Smart Nursing-Based TDTIN Model), die während des gesamten Krankenhausaufenthalts beibehalten und 3 Monate nach der Entlassung fortgesetzt wurden (Abbildung 1).

Konventionelle Pflege:
Die Patienten dieser Gruppe erhielten während ihres Krankenhausaufenthalts eine umfassende Routinepflege. Während des Krankenhausaufenthalts sorgt das Pflegepersonal für die rechtzeitige Verabreichung der Medikamente, indem es die Patienten gemäß den Verschreibungen und Dosierungsanweisungen ihrer behandelnden Ärzte erinnert. Darüber hinaus klären Krankenschwestern sowohl die Patienten als auch ihre Familien über die KHK-Rehabilitation, die notwendigen Vorsichtsmaßnahmen und die entscheidende Rolle der Einbeziehung der Familie in die Supervision und Unterstützung auf. Das Pflegeteam überwacht auch die grundlegenden physiologischen Parameter der Patienten, einschließlich Blutdruck, Herzfrequenz und Blutzuckerspiegel, genau. Bei auffälligen Messwerten benachrichtigen sie umgehend den behandelnden Arzt und helfen bei der Umsetzung geeigneter Interventionen. Darüber hinaus überwachen sie die tägliche Nahrungsaufnahme der Patienten und bieten Patienten und ihren Angehörigen psychologische Unterstützung an. Vor der Entlassung erhalten die Patienten und ihre Angehörigen eine detaillierte Anleitung zur Versorgung nach der Entlassung. Die Patienten werden außerdem angewiesen, 3 Monate nach der Entlassung zu einer Nachuntersuchung zurückzukehren, um ihren Genesungsfortschritt zu beurteilen.

Intelligentes pflegebasiertes TDTIN-Modell:
Mechanismus für die dreigliedrige Zusammenarbeit: Das Modell integriert drei kollaborative Einheiten, um eine umfassende Versorgung zu gewährleisten: (i) Krankenhauseinrichtung: Ein multidisziplinäres Team - bestehend aus Herz-Kreislauf-Spezialisten, Krankenschwestern, Ernährungswissenschaftlern und Psychologen - ist für die Diagnose und Behandlung in der Akutphase, die personalisierte Pflegeplanung, die Medikationsberatung und das Screening von Hochrisikopatienten verantwortlich. (ii) Gemeinschaftseinrichtung: Krankenschwestern und Allgemeinmediziner führen täglich Überwachungen, Nachsorgeuntersuchungen und gezielte Gesundheitsmaßnahmen durch. Sie stärken die Compliance der Patienten durch regelmäßige Hausbesuche und strukturierte Gesundheitsaufklärungsveranstaltungen. iii) Familienwesen: Bei der Ausbildung von pflegenden Angehörigen wurde ein dreistufiger Modus von "theoretischer Unterricht + Simulationsschulung + Zertifizierungsbewertung" angenommen, einschließlich theoretischer Ausbildung (eine vierwöchige Vortragsreihe von Krankenschwestern und Krankenpflegern für Herz-Kreislauf-Spezialisten, die einmal pro Woche Krankheitswissen, Überwachungsfähigkeiten, Notfallbehandlung und andere Inhalte behandeln; Nach dem Unterricht wurde der Online-Test über das WeChat-Miniprogramm abgeschlossen) und Simulationstraining (das Szenariosimulationstraining wurde im klinischen Kompetenzzentrum des Krankenhauses durchgeführt, und 12 Kernkompetenzen wie die Behandlung von Angina pectoris-Attacken und die Hypoglykämiekorrektur wurden von simulierten Personen geübt).

Zweigleisige interaktive Pfade: Die Pflege erfolgt über zwei integrierte Pfade: (i) Online-Track: Eine intelligente Pflegeplattform ermöglicht die dynamische Überwachung und den Datenaustausch in Echtzeit (Tabelle der Materialien). Tragbare Geräte verfolgen Vitalparameter (z. B. Blutdruck, Blutzucker, Herzfrequenz), lösen automatische Warnungen bei abnormalen Werten aus (Materialtabelle) und Erinnerungen an die tägliche Medikation wurden im Gerät eingestellt. Eine Empfehlungstabelle für eine gesunde Ernährung wurde von Ernährungsberatern erstellt und den Patienten über das WeChat-Miniprogramm zur Verfügung gestellt. (ii) Offline-Track: Ein bidirektionales Überweisungssystem für die Krankenhausgemeinschaft gewährleistet eine schnelle Reaktion bei akuten Episoden. Vierteljährliche Aktivitäten von Gesundheitsmanagement-Gruppen in der Gemeinde stärken ihre Fähigkeiten durch persönliche Anleitung, während Familien regelmäßig an von Krankenhäusern geleiteten Workshops zum Thema "Multimorbiditätsmanagement der drei Höhen" teilnehmen, um die langfristige Selbstversorgungsfähigkeit zu verbessern. Um die Nutzungsbarrieren von intelligenten Geräten bei älteren Patienten zu lösen, wurde ein mehrdimensionales technisches Support-Netzwerk aufgebaut. (1) Am ersten Tag der Aufnahme führten die Fachkrankenschwestern der Station eine "Eins-zu-Eins"-Schulung zur Gerätebedienung durch (Einführung in das Tragen und die Bedienung des tragbaren Bandes gemäß den Anweisungen), und die Lehrmethode der Szenariosimulation wurde verwendet, um den Prozess des Tragens von Geräten, des Hochladens von Daten und der abnormalen Alarmverarbeitung zu demonstrieren. (2) Jeder Patient wurde mit einem Benutzerhandbuch für intelligente Geräte (einschließlich Grafik- und Sprachversion) ausgestattet, in dem Warnschilder in großer Schrift und Anweisungen zur One-Touch-Anruffunktion hervorgehoben wurden. (3) Einrichtung eines dreistufigen technischen Unterstützungssystems "Krankenhaus-Gemeinde-Familie", Gemeindekrankenschwestern führten synchron die Wartung der Geräte und die Betriebsbewertung durch, wenn sie jede Woche eine Haushaltsnachsorge durchführen, und das Fernunterstützungszentrum des Krankenhauses bot eine telefonische Anleitung von 7 × 24 Stunden.

Zentrale Interventionsmaßnahmen: (i) Intelligente Überwachung und Risikomanagement: Die Patienten werden mit intelligenten Armbändern und Blutdruck-/Blutzuckermessgeräten für zu Hause ausgestattet. Diese Geräte übertragen Echtzeitdaten sowohl an Krankenhaus- als auch an kommunale Gesundheitsplattformen und ermöglichen so eine dynamische kardiovaskuläre Risikobewertung. Basierend auf der Überwachung des Blutzuckers und des Blutdrucks der Patienten wurden personalisierte Interventionsvorschläge und Vorschläge zur Anpassung der Medikamentendosis vom medizinischen Personal bearbeitet und über das WeChat-Miniprogramm an jeden Patienten weitergeleitet. (ii) Management der Medikationseinhaltung: Apotheker überwachten aktiv die Medikationsaufzeichnungen über ein WeChat-Miniprogramm. Wenn festgestellt wurde, dass der Patient Medikamente vergessen oder falsch eingenommen hatte, kontaktierte das medizinische Personal den Patienten direkt oder informierte die Familienmitglieder über WeChat. (iii) Lifestyle-Management: Wir geben Trainingspläne (z. B. 30 Minuten Spaziergang täglich) über das WeChat-Mini-Programm an die Patienten weiter und überwachen den Trainingsfortschritt in Echtzeit über das Mi-Band, wobei die Daten an das WeChat-Mini-Programm zurückgemeldet werden. Darüber hinaus führen Psychologen regelmäßige Online-Beratungssitzungen durch, um Angstzustände oder Depressionen zu behandeln, während Gemeindekrankenschwestern während der Besuche zu Hause den psychischen Zustand beurteilen und bei klinischer Indikation Überweisungen an Spezialisten erleichtern.

Geschlossener Datenkreislauf: Die intelligente Plattform integriert Gesundheitsdaten aus mehreren Quellen, um umfassende Patientenakten zu führen und Pflegepläne dynamisch zu verfeinern. Monatlich nehmen interdisziplinäre Teams, bestehend aus Krankenhausärzten, kommunalen Gesundheitsdienstleistern und pflegenden Angehörigen, an virtuellen Fallkonferenzen teil. Diese Treffen dienen dazu, die Wirksamkeit von Interventionen zu bewerten und Interventionsstrategien für häufige Probleme zu optimieren.

Beobachtungsindikatoren
Bewertung der Fähigkeit zur Selbstfürsorge: Die Exercise of Self-Care Agency Scale (ESCA)¹³ wurde durchgeführt, um die Selbstversorgungsfähigkeit der Patienten vor und nach der pflegerischen Intervention zu bewerten. Der ESCA besteht aus vier Dimensionen: Selbstkonzept, Selbstfürsorgeverantwortung, Selbstfürsorgefähigkeiten und Gesundheitswissen. Höhere Werte auf dieser Skala deuten auf eine bessere Selbstfürsorgefähigkeit hin.

Bewertung der Lebensqualität: Die Lebensqualität der Patienten wurde anhand von drei standardisierten Skalen bewertet: dem Barthel-Index (BI)¹⁴ und der Mini-Mental State Examination (MMSE)¹⁵. Die BI bewertet ihre Mobilität, und die MMSE bewertet die kognitive Funktion.

Psychologische Zustandsbeurteilung: Die Hamilton Anxiety Scale (HAMA) und die Hamilton Depression Scale (HAMD)¹⁶ wurden verwendet, um das psychische Wohlbefinden der Patienten zu messen. Höhere Werte auf diesen Skalen deuten auf schwerere Angstzustände oder depressive Symptome hin.

Bewertung von Familienmitgliedern: Ein 5-Punkte-Bewertungssystem wurde verwendet, um den Status der Angehörigen der Patienten in zwei Schlüsselbereichen zu bewerten: Pflegefähigkeiten (bewertet als: 1 = überhaupt nicht gemeistert, 2 = nicht gemeistert, 3 = grundsätzlich gemeistert, 4 = gemeistert, 5 = vollständig gemeistert). Unterstützungsstufe (bewertet als: 1 = überhaupt nicht unterstützend, 2 = nicht unterstützend, 3 = grundsätzlich unterstützend, 4 = unterstützend, 5 = vollständig unterstützend).

Beurteilung der Therapietreue: Am Ende der pflegerischen Intervention wurde die Morisky Medication Adherence Scale¹⁷ verwendet, um die Therapietreue der Patienten zu bewerten. Diese 8-Punkte-Skala ergibt eine Gesamtpunktzahl von 0 bis 14, mit Klassifizierungen wie folgt: 14 = vollständig haftend, 9-13 = teilweise haftend und 0-8 = nicht haftend. Die Adhärenzrate wurde als Summe aus der vollständigen Adhärenzrate und der partiellen Adhärenzrate berechnet.

Bewertung der Patientenzufriedenheit: Die Newcastle Satisfaction with Nursing Scale (NSNS)¹⁸ wurde nach der Intervention durchgeführt, um die Patientenzufriedenheit zu bewerten. Die Gesamtpunktzahl lag bei 95, mit folgender Interpretation: 76-95 = sehr zufrieden, 57-75 = mäßig zufrieden, 38-56 = unzufrieden, 19-37 = sehr unzufrieden. Zufriedenheitsrate = sehr zufriedene Rate + mäßig zufriedene Rate.

Statistische Analyse
Alle statistischen Analysen wurden mit SPSS 25.0 durchgeführt. Kategoriale Variablen wurden als Zahlen und Prozentsätze ausgedrückt, und Gruppenvergleiche wurden mit dem Chi-Quadrat-Test (χ²) bewertet. Wir haben den Shapiro-Wilk-Test verwendet, um die Verteilung der Daten zu überprüfen. Für normalverteilte stetige Variablen wurden die Daten als ( ± s dargestellt, und die Unterschiede zwischen den Gruppen wurden mit unabhängigen Stichproben-t-Tests oder gepaarten t-Tests bewertet. Nicht-normalverteilte stetige Variablen wurden als Median (Interquartilsabstand, IQR) zusammengefasst, und Vergleiche wurden mit dem Mann-Whitney-U-Test oder dem Wilcoxon-Rangsummentest durchgeführt. Ergebnisse mit P < 0,05 wurden als statistisch signifikant eingestuft.

Ergebnisse

Allgemeine Informationen
Zunächst verglichen wir die klinischen Ausgangsdaten der beiden Gruppen, und die Ergebnisse zeigten, dass es keine Unterschiede in den klinischen Ausgangsdaten zwischen den beiden Gruppen gab (P > 0,05) (Tabelle 1).

Vergleich der Selbstfürsorgefähigkeiten
Vergleichsergebnisse der Ergebnisse der ESCA-Skala zeigten, dass es keinen Unterschied zwischen den Ausgangswerten der beiden Gruppen gab (P > 0,05), die ...

Diskussion

Diese Studie untersuchte die Wirksamkeit von Smart Nursing-basiertem TDTIN im Vergleich zur konventionellen Pflege bei älteren Patienten mit KHK, die durch die "drei Höhepunkte" kompliziert wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass die Beobachtungsgruppe im Vergleich zur konventionellen Gruppe signifikant größere Verbesserungen in Bezug auf Selbstversorgungskapazität, Lebensqualität, emotionale Regulation, Kompetenz der pflegenden Angehörigen, Therapietreue und Pflegezufriedenheit aufwies. Die...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Blutzuckermessgerät 701	Sprung des Fisches	20162400064	Wird verwendet, um die Glukosekonzentration im kapillaren Vollblut im Krankenhaus und zu Hause nachzuweisen.
Blutdruckmessgerät U701	Omron	20152070051	Der Blutdruck wurde durch intelligente Kompressionstechnologie überwacht
GPower	Heinrich-Heine-Universitätä t Dü SSELDORF	v.3.1.9.7	G*Power wurde für die Berechnung der Stichprobengröße, die statistische Power-Analyse und die Schätzung der Effektgröße verwendet.
Mi Band	Xioami	https://www.mi.com/ae-en/product/xiaomi-smart-band-7/
SPSS 25.0	IBM	https://www.ibm.com/products/spss-statistics	Software für statistische Analysen
Wechat (Englisch)	Tencent	https://weixin.qq.com/	Eine kostenlose Anwendung, die Instant-Messaging-Dienste für intelligente Terminals bereitstellt.