结论：普通病房使用非接触式连续生理监测设备可以为护士提供患者卧床休息情况和生命体征的实时信息，但个体仪器之间测量结果可能存在差异，需加强稳定性产品质量影响因素调整，提高未来临床应用预测关键词：连续监测、非接触、距离、生命体征、普通病房。
前言
研究動機
监测对于临床判断非常重要。如何在不打扰患者、不影响医疗操作的情况下连续检测患者的生命体征，非接触式连续生命体征监测设备值得进一步研究。
問題陳述與重要性
公认的准确性（Harford 等人，2019）。利用雷达在真实环境中进行生命体征监测测试 2012年至2016年对生命体征远程监测进行研究调查，未发现相关的非接触式监测系统。
研究目的
1. 评估连续非接触式生理监测仪和传统多用途生理指标监测仪在普通病房的使用情况。 2. 分析影响生命体征监测工具一致性的差异。
文獻探討
- 方法學
- 遠距監測系統
- 護理人力缺口
- 早期預警評估
- 小結
生命体征的测量大多由护理人员完成，护理人员不足会影响患者安全。报警装置检测系统，用于连续测量住院或术后患者的生命体征，以评估病情恶化的风险。
研究方法
- 研究對象
- 研究設計及概念性架構
- 研究方法
- 統計方法
就黄金参考标准与非接触式雷达生理监测仪器之间可接受的差异达成一致 相关参考标准：GE B20i 和耳温计连续测量的生理数据。
結果
研究對象基本資料分析
标准差为7.92；开发商建议床头倾斜角度不要超过17度，但测量时应优先考虑患者的舒适度。
參與者及量測記錄
对于成像值时间点，采集雷达设备与参考标准同时上传的生理数据进行稳定性比较。 72 人同意参与该案例研究。测量后上传2名患者的数据时，由于连接失败，云端被封锁。数据未存储，因此无法包含在分析中。收集了70人生命体征的测量结果。雷达设备总共自动测量了42,366个生命体征，参考标准总共上传了3,975个生命体征，研究人员观察并记录了450条生理数据。雷达设备和参考标准采集的生理数据与观测数据同步，其中网络中断5次，研究人员观测记录不完整5次，观测记录与云日志时间不同步18次。另外两种生命体征测量工具的数据相差36倍以上，被认为是仪器本身的异常而被排除。测量周期用于进一步分析，见图11。
生命徵象測量
参考标准-雷达设备心率均值差（SD） 表 9 单床参考标准与雷达设备测量结果的均值和均差 床位数测量 进一步分析单床参考标准与雷达设备测量结果雷达设备测量结果可以达到多少倍的差异是可以接受的。
表10 个别病床参考标准与雷达设备测量结果差异分布表 如果重新分析差异，个别病床参考标准与雷达设备测量结果达到可接受的差异。
差異因素分析
表21 参考标准与雷达设备测量结果差异数分析21-B。参考标准测量异常范围内，雷达设备测量结果差异数量分析表。
图 14. 参考标准和雷达设备一小时心率测量结果的比较表 29-A。各病床雷达设备心率测量参考标准及均值差见表29-B。个别病床的参考标准 用雷达设备测量呼吸频率和平均差的估计。
表29-C，个别病床参考标准及雷达设备测量体温的估算值和平均值。
討論與結論
討論
研究结果还表明，以雷达设备的测量结果为参考标准，就呼吸频率的测量而言，分析原始数据与回归调整后的范围正常值的一致性较好比心率和体温测量的回归应用当模型调整影响因素时，是测量参考标准的正常值内可接受的差异。
雷达设备心率、呼吸频率、体温的次数、测量值和估计值，一致性优于原始数据心率测量一致性太慢或太快，进一步改进需要。
研究優缺點
2018）并改进了员工培训。然而，连续测量的本质是防止间歇测量期间发生不良事件。 准确的生命体征趋势测量比特定时间的单次准确测量更准确 正常正常测量的特异性。雷达设备的测量结果。对于生命体征数据的计算，雷达设备仅捕获并上传研究人员报告的时间点和参考标准。
当情况恶化时，少量改变测量值不会产生影响（Van Loon 等，2016）。第三个局限性是研究设计对患者连续测量超过一个小时，未能加强对高危生命体征的预警识别。
研究建議
运行时间是白天，因此可能无法推断生命体征变化较大或活动量较低的患者。非接触式生命体征监测设备可以在不与患者直接接触的情况下检测生理信息，并允许医生进行。工具还是要注重护患之间的互动。
非接触式监护设备的发展是医疗行业未来的趋势，它可以识别高风险患者，同时减少对休息时患者的干扰。预测病情的变化，甚至预测生命周期的变化，可以提前与患者及其家属进行沟通。
結論
附表3-A，女性测量结果的简单和多元回归分析（测量次数=56） 附表4-A，女性测量结果的简单和多元回归分析（测量次数=26） 附表4-B。对男性测量结果进行简单和多元回归分析（测量次数 = 41）。
附表5-A，女性测量结果的简单和多元回归分析（测量次数=9） 附表5-B，男性测量结果的简单和多元回归分析（测量次数=28）。
