一种儿童神经心理发育监测与管理系统技术方案

本发明专利技术提出一种儿童神经心理发育监测与管理系统，基于所提出的儿童神经心理发育网络信息管理系统和模式，进行筛查阳性的高危儿管理，便于上级医疗机构和管理中心及时掌握需要进一步诊治的儿童信息，指导诊疗干预；进一步提升了儿童心理保健覆盖率和管理效率，为儿童心理行为发育监测和系统管理提供借鉴。同时能准确利用大数据，便于后期进一步深入研究。填补了相关领域的空白。实现直接在医疗机构门诊收集原始数据，信息来源可靠，在大样本收集数据的同时，可以进行流行病学病因学调查，并为分子流行病学调查提供基线资料，为将来进一步深入研究奠定基石。深入研究奠定基石。深入研究奠定基石。

【技术实现步骤摘要】
一种儿童神经心理发育监测与管理系统


[0001]本专利技术涉及儿童保健、发育行为儿科学、互联网+、大数据、机器学习、信息决策等
，尤其涉及一种儿童神经心理发育监测与管理系统。

技术介绍

[0002]近年来，儿童神经心理发育行为相关疾病的发病率逐年上升的趋势，全球有发育迟缓的5岁以下儿童比例高达15％。针对6至12岁儿童进行了ASD(Autism Spectrum Disorder，孤独症谱系障碍)患病率的研究，在目标人群中估计ASD患病率约为0.7％，并且68.8％的ASD患儿至少存在一种共患疾病；而ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder，注意缺陷多动障碍)儿童的患病率则约在5.59％左右，并有逐年增加的趋势。由于神经发育障碍性疾病的发病机制复杂，往往由易感因素与环境之间复杂的相互作用所致，且临床表型异质性强，导致了早期识别与诊断此类疾病的困难，但若能及早识别并干预，大部分患儿的症状都能得到有效改善。
[0003]儿童神经心理发育评估是指运用标准化的测评工具对受试儿童进行全面的发育测评，以识别儿童的发育迟缓或异常。发育量表作为最常用的测评工具，可以对儿童的发育行为进行全面评估与观察，以协助儿童保健医师做出正确的临床判断，因此广泛应用于群体儿童预防保健工作。儿童神经发育量表种类繁多，根据适用范围及其应用目的可分为筛查性测验与诊断性测验：发育筛查量表多较简单、省时，当发育筛查结果为可疑甚至异常时，则需进一步作诊断性测试协助确诊，以明确受试儿童是否需要接受干预。
[0004]现有常用的发育筛查性测验包括DDST(Denver Developmental Screening Tests，丹佛发育筛查测验)、绘人测验、PPVT(Peabody Picture Vocabulary Test，皮博迪图片词汇测验)、学前儿童能力筛查(简称“50项”)、ASQ(Ages&Stages Questionnaires，年龄与发育进程问卷。

技术实现思路

[0005]作为基层儿童保健工作中的重要内容之一，儿童神经心理发育测评可发现潜在的发育行为异常儿童，在儿童发育的关键年龄及时确诊，为其提供早期的科学的指导和有效的干预，不仅能大大降低神经发育障碍性疾病的患病率，亦有助于改善此类疾病的合并症和后遗症，减轻社会和家庭的经济负担。但是现有儿童心理保健覆盖率不高，原因是发育行为儿科学及儿童保健学科的医疗资源紧缺，尤其是在基层医疗卫生资源配置和服务能力仍有较大缺口；未经规范培训的儿童保健医师以及家属难以准确识别潜在的神经心理发育障碍问题的儿童；筛查量表各年龄段内容及计分方式不统一，对于新手而言需要机械记忆，使用不够便捷；量表条目多、测试时间较长、工作效率低、患儿预约等待时间长；人口流动频繁，各医疗机构系统不兼容，造成前后心理保健衔接断层等。因此迫切需要研发一套实用快捷、信效度相对较高的儿童神经心理发育个体和群体监测模式。涵盖儿童智能发育、感觉统合发展、社会生活和交往行为发展三大重要神经心理发育，其中儿童智能发育包含大运动、
精细动作、适应能力、语言、社会交往能力五大领域。采用信息化管理利用网络技术，结合大数据分析，算法植入、人工智能等技术，提升儿童心理保健管理水平及服务效率，更可以进一步融合机器学习等技术，及时、准确掌握儿童发育行为及危险因素。在个体的角度，可避免重复或不必要的复杂的检查,节约医疗成本；在医院的角度，可提高门诊运转效率；在群体的角度，可提高儿童心理保健的覆盖面，在儿童学龄前期及时干预异常儿童，具有重要的公共卫生意义，同时可进行系统的研究，为卫生行政部门提供决策依据。
[0006]因此，针对现有技术的缺陷和不足，本专利技术提出了一种儿童神经心理发育监测与管理系统。
[0007]其具体采用以下技术方案：
[0008]一种儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：基于计算机系统和互联网；包括一个管理站点、至少一个专家站点和多个基层站点；
[0009]测评模型通过所述管理站点导入，并下发至基层站点；通过基层站点搜集测评数据作为在管理站点调整更新测评模型参数的样本；
[0010]所述专家站点和基层站点形成双向转诊模式：当基层站点发现暂时无法诊断或干预的儿童，将信息上传至专家站点，用于提醒上级机构及时接诊；上级机构对异常儿童进行诊断及干预后，通过专家站点将儿童信息回传到相应基层站点进行后续随访跟进，直到儿童解除高危，在系统的数据标识中归转为普通儿童管理；从而实现初筛
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高危专案管理
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随访
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结案的一体化在线监测模式。
[0011]进一步地，基于该系统构建儿童心理行为发育监测信息网络，在所述基层站点对就诊儿童建立电子档案后进行筛查，根据初筛分数判断筛查结果，初筛出现异常的儿童自动生成高危专案管理登记表，并提醒医师是否进一步进行诊断测评。
[0012]进一步地，所述基层站点定期向管理站点传输所有就诊儿童信息，用于统计儿童心理保健覆盖率、筛查异常率及高危管理率、高危转归率；所述管理站点根据个案初筛及测评的结果，生成一览表及区域性的工作报表，用于实施在线监控各基层站点儿童心理保健工作开展情况。
[0013]进一步地，在构建所述测评模型的过程中，管理站点根据前期部分样本初筛结果完善初筛模式，求得智能发育、运动协调发育、社会交往生活能力筛查模式的灵敏度或特异度，采用以下公式：
[0014][0015]计算样本量，其中灵敏度用于估计阳性组的样本量，特异度用于估计阴性组的样本量；其中p表示灵敏度或特异度，Z1‑
α/2
表示显著性检测水平，δ表示容许误差。
[0016]进一步地，所述测评模型包括0
‑
6岁儿童智能发育筛查模型：
[0017]以0～6岁小儿神经心理发育诊断量表为蓝本，以Gesell发育量表为效标；采用频数分步法和χ2检验，得出各年龄组相应的筛查条目所在月龄，即筛查月龄及筛查结果判定标准；通过两轮德尔菲法专家函询，对筛查模式做出部分调整；将筛查量表的得分与全量表测评结果生成受试者工作曲线，即ROC曲线；选择AUC面积最大的分数定义为筛查结果阳性；根据约登指数选择截断点，并判断按照条目总通过数计分或按照能区通过计分。
[0018]计算克朗巴赫系数；量表按照奇、偶数分半，用内部一致性信度系数表示各题项得分的一致性，克朗巴赫系数及内部一致性信度系数达到0.7
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0.8时表示该量表具有相当的信度，达0.8
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0.9时说明该量表信度极好；
[0019]结构效度表示为五个维度分数与总分的相关性，P<0.05且相关系数在0.6以上，认为结构效度较好；采用pearson相关系数计算各分量表与总表的相关性。区分效度用Mcnemar检验；将Gesll量表测评与筛查模式结果进行Mcnemar配对检验。
[0020]进一步地，所述测评模型包括儿童运动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：基于计算机系统和互联网；包括一个管理站点、至少一个专家站点和多个基层站点；测评模型通过所述管理站点导入，并下发至基层站点；通过基层站点搜集测评数据作为在管理站点调整更新测评模型参数的样本；所述专家站点和基层站点形成双向转诊模式：当基层站点发现暂时无法诊断或干预的儿童，将信息上传至专家站点，用于提醒上级机构及时接诊；上级机构对异常儿童进行诊断及干预后，通过专家站点将儿童信息回传到相应基层站点进行后续随访跟进，直到儿童解除高危，在系统的数据标识中归转为普通儿童管理。2.根据权利要求1所述的儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：基于该系统构建儿童心理行为发育监测信息网络，在所述基层站点对就诊儿童建立电子档案后进行筛查，根据初筛分数判断筛查结果，初筛出现异常的儿童自动生成高危专案管理登记表，并提醒医师是否进一步进行诊断测评。3.根据权利要求2所述的儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：所述基层站点定期向管理站点传输所有就诊儿童信息，用于统计儿童心理保健覆盖率、筛查异常率及高危管理率、高危转归率；所述管理站点根据个案初筛及测评的结果，生成一览表及区域性的工作报表，用于实施在线监控各基层站点儿童心理保健工作开展情况。4.根据权利要求1所述的儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：在构建所述测评模型的过程中，管理站点根据前期部分样本初筛结果，求得智能发育、运动协调发育、社会交往生活能力筛查模式的灵敏度或特异度，采用以下公式：计算样本量，其中灵敏度用于估计阳性组的样本量，特异度用于估计阴性组的样本量；其中p表示灵敏度或特异度，Z1‑
α/2
表示显著性检测水平，δ表示容许误差。5.根据权利要求1所述的儿童神经心理发育监测与管理系统，其特征在于：所述测评模型包括0
‑
6岁儿童智能发育筛查模型：以0～6岁小儿神经心理发育诊断量表为蓝本，以Gesell发育量表为效标；采用频数分步法和χ2检验，得出各年龄组相应的筛查条目所在月龄，即筛查月龄及筛查结果判定标准；通过两轮德尔菲法专家函询，对筛查模式做出部分调整；将筛查量表的得分与全量表测评结果生成受试者工作曲线，即ROC曲线；选择曲线下面积AUC最大的分数定义为筛查结果阳性；根据约登指数选择截断点，并判断按照条目总通过数计分或按照能区通过计分；计算克朗巴赫系数；量表按照奇、偶数分半，用其内部一致性信度系数表示评价量表中各...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧萍，黄欣欣，缪崇，钱沁芳，徐立波，黄艳，王艳霞，
申请(专利权)人：福建省妇幼保健院，
类型：发明
国别省市：