精准护理体系

1本标准提出了关于精准护理的术语和定义、体系框架、实践者基本要求、基本标准适用于规范和统一精准护理从业人员及单位机构对精准护理定义和T/GDPMAA0002-2020人精准护理程序PrecisionNursingP护理实施和精准护理评价，具有科学性、计划性、连续性、动态性、整精准护理评估PrecisionNursingAs在传统护理评估基础上，通过与多学科团队合作，采用生物组学、物联网、大掘包括但不限于以基因组（药物基因组、营养基因组、疾病基因组、症状基因组等组、代谢组、微生物组、表观遗传组、环境暴露组为代表的生物、生理、心理和社精准护理诊断PrecisionNursingDi基于对精准护理评估数据的精准分析，对现存的或潜在的健康问题、生命过康和健康促进需求作判断，以为达到预期的健康或健康促进结果选择护理措施精准护理计划PrecisionNursin庭、家族、社会、环境为切入点的增加舒适、满足健康或健康促进需要的个体化、精准护理实施PrecisionNursingP依托物联网、人工智能等先进技术，将传统护理措施实施方法与新技术进和完成精准护理计划的过程，在此过程中强调在资源整合的情况下对护理对精准护理评价PrecisionNursingEva有计划地、系统地对护理对象的现状与预期护理目效性和经济性，并将评价结果共享以搭建循证护理网络，并为生物医学大数345.1能与多学科团队合作，提供或帮助护理对象获得遗传与基因组学相关资源、服务和支持5.2有将特定的遗传与基因组学知识融入到护理实践的理念5.4能在健康记录中识别相关的基因和生物标志物、环境和生活方式方面5.5能绘制家庭系谱图，进行个人和家庭健康史风5.6具备实践循证护理、发展精准护理研究和推进精准护理研究进行成果转化5.8能保护护理对象的合法权益，推动精准护理相关精准护理的实现需要依托精准医学发展中的组学检测技术、生物信息学技术、大数据技术、物联学（Metabolomics）、脂类组学（Lipidomics）、糖类组学（Glycomics）、免疫组学（ImmunomicsRNA（RNomics）组学、微生物组学（Microbiomics）等，目前主要技术包括基因编辑技术、基因测序见的如基因集富集分析（Genesetenrichmentanalysis,GSEA）、全基因组关联分析（Genome-wideassociationstudy,GWAS最普遍的应用是识别5物联网（Internetofthings,IOT）是将各种信人工智能（Artificialintelligence,AI）是运用计算机技术模拟人类大脑精准健康管理（PrecisionHealthManagement）指在健康管理服多个领域，形成了环境-社会等外界因素与人体自稳态维持为核心的多层精准用药需同时考虑药物的治疗效果和由其引起的不良反应两个方面，药物基因组学是导致精准药物治疗的药物基因组学研究;其中145个是关于药物疗效，69个是关于药物不良反应或毒性反应。6基于精准医学理念基础上，主要开展对症状表型发生、发展过程中的遗传与基因表达层面的决定发现并尝试进行研究转化，降低群体症状困扰水养学的科学发现以及食品卫生技术的进步。GWAS发现了多个慢性疾病的易感位点和因素中包括众多营养素的代谢、合成和水平等不同，进而可实现对个体营养预防方案以及相关的医疗资源和研究进展；通过咨询促进对于风险预防方法和相应病症治疗管理方案通过精准护理评估、计划、诊断、实施和评价的连续、动态、循环，反复评的科学性、可操作性、有效性、安全性和经济性，根据评价效果，不断精确、方案，建立人-环境-健康-护理的评估、计划、诊断、实施和评价生态闭环系统77.2.1精准护理需求可由护理对象主动发出、护理人员主动识别或通过应用大数据技术或人工智能技7.2.2精准护理评估遵循传统护理评估原则，按照基本需要层次论评估生命过程中生理、心理、社会7.2.3精准护理评估在传统系统观察、交谈、体查和查阅的基础上，依托生物组学检测技术、生物信息学技术、物联网技术、大数据技术挖掘与护理对象生理、心理、社会环关的的生物、生理、社会环境暴露和心理决定因素的相关信息和数（FamilyHealthHistory,FHH）既是护理对象的生物决定因素，也是心理决定因素的一个方面，在促进7.2.4通过大数据和人工智能技术辅助护理人员进行分析、判断得面的健康问题，并罗列相应资料，为护理人员做出正确护理诊断、明87.3.1精准护理诊断基于精准护理评估所收集整理后的分类资料，通过生物信息学技术、大数据技术（融合、分析、可视化）以及人工智能技术对资料进行多维度的基因与分子表达层面、生理临床特征方面、生活方式和社会环境方7.3.2在护理问题或症状的相关因素中，应同时考虑各方面因素的交互影响作用。7.4.1精准护理诊断遵循排序原则，排序依据包括护理对象自我认知的优先顺序、人工智能识别的优先顺序和护理人员根据服务对象实际情况判断的优先顺序，其中护理人员依据循分析判断的优先顺序占主导作用，护理对象自我认知和人工智能识别的优先顺序7.4.2精准护理计划目标制定环节需要纳入护理对象作为实际的决策人之一，在决策过程中应通过循9证护理、大数据技术分析以及可及资源评估获取足够的证据支持目标的科学性、7.4.3护理措施的制定围绕服务对象的护理问题及相关因素，在个人、家庭、环境和社会层面针对基因与分子表达层面、知识、信念和行为层面、社会文化层面、环境管控层面、现实中可及资源制定具有针对性、可行性、科学性7.5.1依据制定的精准护理计划，精准护理实施主要围绕个体和群体层面及社会文化和环境两个层7.5.2在个体和群里层面的策略实施以精准健康管理为主导，包括精准用药、精准症状管理、精准营养管理、遗传咨询、精准随访监测以及精准运动、精准睡健康管理需要从基础到临床等多学科、多机构团队的紧密合作，制定个体化、全健康和健康促进干预方案，以实现动态追踪和良好的三级预防效果，实现个体和化。以精准运动为例，应结合服务对象体能测试结果、遗传与组学信息、临床特条件与个体需求，制定精准运动处方。在精准健康管理中，精准用药、精准症7.5.3护理人员在精准用药的实践中应与药师、医生紧密合作，掌握护理对象关于药物种类、剂量、给药途径等的药物基因组学相关知识，根据护理对象的具体需求、人群特点、文的方式向护理对象解释药物基因测试的风险和好处、药物反应的差异性及其与基过生活方式的调整等合理规避药物的不良反应7.5.4护理人员在精准症状管理实践中应与实验室人员、医生紧密合作，发挥症状控制的主导性，探定个体化策略，以预测、预防和诊断症状的发生、发展，并评估和促进药物和非7.5.5护理人员在精准营养管理的实践中应与营养师、医生紧密合作，通过观察不同个体对不同营养治疗的反应性，深入探讨服务对象在营养合成、代谢全通路过程中的7.5.6护理人员在遗传咨询中的应与遗传咨询师、医生紧密合作，在识别护理对象的健康状况可能与基因遗传相关时，应主动寻求遗传咨询师、医生和其他多团队成员的支持，进行易感基因识别、环境-行为危险因素评估、遗传筛查方案设计、预防和治疗措施有依从性和基于遗传易感性的健康监测等的护理遗传咨询管理，发挥护理在疾病用，并有能力识别自身知识和能力限制，及时将护理对象及其家庭转7.5.7护理人员在精准随访监测中应在落实传统随访监测干预方案时，主动创新、与多学科团队成员紧密合作，融合新技术和信息支持系统发展，通过物联网远程装置，包括移动术、生物、行为、环境监测系统，以及人工智能设备等对护理对象的日常生活行指导和追踪，获得健康相关的心身社灵数据，并促进数据共享和大数据平台促进服务对象院外自我管理行为的形成，提升生活质量，保障个体和群体层面7.4.8在精准护理实施中，护理人员应积极与多学科团队成员合作，首先，将物联网技术、人工智能技术融合传统的护理照护措施中，提高护理服务的普及、可及、及时和精准性，建和使用中的主动性；其次，推动精准护理的基础研究，在精准用药、症状管理讨疾病及症状发展和治疗结局的预测指标，正确识别影响一级预防和二级预防的风险和差异可通过个体化方案的制定和干预，提升传统模式下护理照护的有效性，并促进循方面促进护理学发展中的转化医学研究，及时将护理研究结果进行转化，如研究7.5.9护理人员在社会文化和环境层面的精准护理策略实施中，需不断加强与多学科、多部门的协7.6.1精准护理评价围绕精准护理在个体、家庭、群体、社会层面措施的实施，基于护理对象需求满足和满意度水平，通过物联网、大数据平台、人工智能及传统评价方式对7.6.2精准护理评价凭借大数据分析技术、生物信息学技术、循证护理方法、传统评价方式对精准护理实施的各项和整体措施在健康恢复和健康促进层面的安全性、有效性和经7.6.3精准护理评价结果将有扩充循证护理的证据网络，有助于大数据平台的源数据收集和转化医学7.6.4精准护理评价将进一步识别护理对象的健康需求和健康促进需求，推动下一个精准护理程序的知情同意原则从精准护理所涉及的标本采集开始，贯穿精准护理的整个过程。其中，信息包括遗传与组学相关信息、电子病历信息、生活方式、社会息。要保障护理对象的知情同意权，在其对收集的具体内容、目的、用途、使用方和获益等充分知情并自愿提供的基础上，才可收集信息，且护理对象拥有同意提供权和自决权，以及随时退出的自主权，护理人员不得未经同意不合理使用服务对象8.2诚实信用原则保管信息的护理人员应尽到诚实信用义务，遵守对提供信息的护理对象的所施，防止包括基因信息在内的带有个人身份特征的信息的丢失、泄露，保护个人隐按照向护理对象告知的使用内容、方式、目的去使用信息，不得超出自己的承开的义务，告知护理对象信息利用情况，如有超出前期知情同意范围以外的信息使用8.3利益平衡原则首先，信息的收集和使用应从提高护理对象的健康和健康需求出发，理实施过程中的获益原则；其次，信息使用者在进行精准护理研究转化后，药并投放市场，需要考虑对提供信息的服务对象的收益分享；再者，由于基还包含家族、种族甚至民族的遗传特征，因此，在收集个人遗传与组学信息时，除护理对象个人权利的尊重，还应考虑对基因利益相关方的整理利益，其合法权益不利用过程的威胁或损害。最后，当个人隐私与社会的公共利益产生冲突时，只有当挑战时，才可放弃对护理对象个人权利的保护，其他情况应首先将护理对象的人身《干细胞临床研究管理方法（试行）》《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》[1]FSCollins,HVarmus.ANewIni[2]范美玉.基于大数据的精准医疗服务模式研究[D].华中科技大学,201[3]WujcikD.ScientificaNursing,2016,32(2):87-98.[5]李冰.变革管理思维精准护理学科建设[J],护理实践与研究[6]吴珍珍,甘艳玲,程云.精准护理在我国临床实施的现状及展望[J].中国临床护[8]刘锁霞,李坤.精准护理的人本底蕴与实证应用探究[J].护理学杂志,20[9]FoundsS.Systemsbiologyfornursingintheeraofbig[J].NurisngOutlook,[12]CiminoA.FromHelacellstonanotechnology:NINRcelebraGeneticInstitute[EB/OL]./catalyst/v22i6/from-helandtoxicity:anopportunityforgenomemedicine[J].NatureReviewsDrugD[16]柴红燕,王伟,商璇等.美国基于实践的遗传咨询师专业培science[J].NursOutlook,2019,67([18]WuRR,MyersRA,HauserER,etal.ImpactRiskCounselingonBehaviorChangeand[20]ConleyYP,HeitkemperM,McCarthyD,etal.EducatingfuturenuRecommendatio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