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国产化全闭环学生健康信息平台落实学生常见病多病共防政策

国家疾控局发布学生多病共防技术指南,强调多病共防策略,并推广网睿学生健康信息平台,涵盖健康体检、视力筛查、疾病监测、脊柱侧弯筛查、心理测评等功能,助力多病共防工作。

概述信息由:网睿科技 “ 以心 ” AI生成



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国家疾控局综合司于2024年4月发布了关于印发学生常见病多病共防技术指南的通知。

指南中提到:

一、什么是多病共防

同一个体同时患有2种及以上疾病或健康问题,各种疾病或健康问题之间可以互不相关,也可以相互影响。

多病中病因相同或具有共同的风险因素时,可采取多病共防策略。

例如,青少年常见疾病:近视、超重肥胖、脊柱弯曲异常、心理健康都与户外活动和体育锻炼缺乏、静态行为、睡眠节律紊乱、社会时差大、夜间接触光源刺激时间过长、营养失衡、亲子交流缺乏等因素有关。同时改善相关条件,能达到多病共防的效果。

二、做好多病影响因素的监测

通过对影响多病因素的识别监测,对多病早期症状的动态识别、动态监测,来建立早发现、早预警、早干预机制。

三、明确普通的公共卫生综合干预措施的三级分类

一级干预指从健康生活方式、校园健康环境、学生健康行为三个方面对学生健康产生正影响。

二级干预指疾控机构积极探索联合学校和医疗机构构建科学的风险评估体系,利用学生常见病和健康影响因素监测数据,尽早发现高危群体,并进行分级分类管理。对高危人群,采取多位一体的联动机制,帮助高危重点人群。

三级干预指明确多病共患情况,对筛查出的多病共患学生,指导学生及家长及时就诊治疗。同时加强随访动态评估干预效果。

四、探索更多的多病共防协助模式

探索建立政府—专业机构—学校—家庭—社区“五位一体”的多病共防协作模式。动员各方力量,加强学生多病共防健康教育,普及科学的多病共防知识。



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网睿《国产化全闭环学生健康信息平台》从学生健康体检、学生视力筛查防控、常见病监测、流行病症状监测、脊柱侧弯筛查、心理测评、电子回执系统等几个纬度,为多病共防工作提供多角度“探头”,做到早预防、早发现、早干预。同时为教育、卫生机构提供全盘分析数据,为决策提供重要参考依据。


一、学生健康体检


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网睿《学生健康体检系统》是依据《中小学生健康体检管理办法(2021版)》和教育部、卫生部、财政部《国家学校体育卫生条件试行基本标准》的有关规定,集“卫生机构、教育机构、体检机构、学校、学生(家长)”为一体,涵盖“体检过程、统计处理、分析评价、数据生成、预警监测”的全流程学生健康管理系统。

网睿学生健康体检系统在多地实施多年,其无缝对接市面上大多数体检设备,体检数据即检即录,单个机构日检千人。支持多端应用,支持医生到校体检。

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二、学生视力筛查系统

网睿《学生视力筛查与防控系统》建立了卫健委、教体局、学校、家长多位一体的视力筛查、统计、反馈、回执的联动管理机制,对学生近视监测数据按照筛查年度、学期、学校、年级、班级等条件,自动生成视力和屈光多维度报表,预警异常情况。

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三、常见病监测、流行病症状监测

网睿的常见病监测、流行病症状监测系统根据《学校卫生工作条例》、《预防性健康检查管理办法》、《中小学生健康体检管理办法》、《五部委(局)关于实施扩大国家免疫规划的通知》、《中小学校和托幼机构突发公共卫生事件风险隐患专项排查整治行动工作方案》的规定(要求),结合幼托机构、学校实际工作需求,开发的便于校医及校园相关工作人员好操作的疾病症状监测系统。通过手机端即可快速录入常见病、流行病临床早期症状。从时效上满足疾病症状监测工作的早报、不漏报的工作要求。

网睿的大数据AI分析引擎会根据上报数据生成多维度报表,供决策者参考。

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四、脊柱侧弯筛查

网睿第四代学生健康体检系统完成了脊柱侧弯筛查的升级。其功能包括:数据采集、自动化评估、筛查结果管理、跟踪随访等。

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五、心理测评系统

网睿学生心理健康测评系统是校园健康平台的重要组成部分,学生身心健康包括身体健康和心理健康,心理健康是学生身心健康的另一个重要纬度。网睿学生心理健康测评系统内置了160余张符合中国学生气质的专业心理测评量表。心理教师可通过学生情况指定个性化测评方案,采取静态评估,动态监测的方式,掌握学生心理健康状况。系统对高分检出的心理危机学生进行分类分级管理,从源头管控心理风险。

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六、电子回执

家校共育、知情关注是校园健康管理工作非常重要的一环,如果有家长的支持和理解,校园健康工作的开展会更加顺利和高效。校园健康平台的每一项学生健康数据都可以通过电子回执系统,发送给学生个人或家长,且均提供下载打印功能。同时电子回执系统还提供播放科普或视频,完善校园健康教育工作。


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七、各系统功能各自独立,数据相互关联

为满足不同教育机构和卫生机构的需求,网睿校园健康信息平台的各个子系统支持自由组合和拆分。它们有统一的数据编码,因此在数据上,各子系统相互关联,便于平台数据间的应用和分析,更有利于多病共治工作的开展。

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