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
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
[1] Zack R, Okunade O, Olson E, et al. Improving hypertension outcome measurement in low-and middle-income countries[J].Hypertension, 2019, 73(5):990-997.
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