慢性病患者就醫延遲評估工具及影響因素的研究進展

鄒浩，姜東旭，張琳琳

就醫延遲（patient delay）的概念最早由PACK 等［1］提出，指患者首次發現癥狀至首次就診于醫療機構的間隔時間≥3 個月。國內學者將就醫延遲定義為個體在發現身體異常癥狀后，因客觀或主觀原因未能及時就醫的行為，即求醫行為滯后［2］。慢性病患者就醫延遲發生率為26%～90%，其中，良性前列腺增生、卒中、糖尿病、肺結核、乳腺癌和直腸癌等患者更易發生就醫延遲［3-9］。若患有急性心肌梗死（AMI）、主動脈夾層等起病急驟的疾病，就醫延遲會導致患者錯失最佳治療時機，進而增加其死亡風險；若患有糖尿病、前列腺增生和癌癥等病程較長、發病隱匿、病情遷延不愈的疾病，就醫延遲可導致患者就診時疾病已處于嚴重階段，不僅會大大降低疾病的臨床治療效果，還會增加患者的治療負擔，甚至會影響其近、遠期預后［8］。早期識別就醫延遲高風險人群，并采取針對危險因素的個體化干預策略是改善慢性病患者就醫延遲現狀、提高其生活質量的關鍵。慢性病患者就醫延遲評估工具種類多樣、效能各異，且影響不同種類慢性病患者就醫延遲的因素既存在共性，又存在差異。本文通過對國內外慢性病患者就醫延遲評估工具和影響因素進行系統梳理與總結，旨在為評估工具的快速、合理選擇和就醫延遲評估與干預方案的構建提供借鑒，進而改善慢性病患者就醫延遲發生率較高這一現狀。

1 慢性病患者就醫延遲評估工具

現存的慢性病患者就醫延遲評估工具包括：就醫障礙自評量表（BACE）、就醫決策障礙感知量表（PBHSD）、腦卒中院前延遲意向測評量表（SPDBI）、糖尿病診治延誤認知行為意向量表（DMDBIS）和FISCHER 就醫態度量表（ATMHSS）。

1.1 BACE 為評估精神疾病患者不尋求救治或出現就醫障礙的風險，英國學者CLEMENT 等［10］通過文獻回顧、專家咨詢及量表驗證3 個步驟編制了BACE。BACE 共包含30 個條目，由污名與非污名2 個分量表組成。其中，污名分量表包括12個條目，主要用于測量由病恥感因素引起的就醫障礙，如“害怕自己被他人輕視”“害怕自己被視為‘瘋子’”等；非污名分量表包括18 個條目，主要用于測量由非污名因素引起的就醫障礙，如就醫便捷程度、經濟因素及藥物不良反應等。BACE 為自評量表，每個條目采用Likert 4 級計分法，“完全不符合”～“完全符合”分別計0～3 分，每個分量表得分為所含條目得分之和，總量表得分為各分量表得分之和，得分范圍為0～90 分，得分越高，表示患者出現就醫障礙的可能性越大。BACE 具有良好的信度，總量表、污名分量表和非污名分量表的Cronbach'sα系數分別為0.91、0.86、0.86。另外，BACE 污名分量表得分還與接受心理幫助污名量表（SSRPH）得分、精神病病恥感評定量表（ISMI）得分呈正相關，且顯示出了良好的同時效度，這也驗證了CLEMENT 等［10］提出的病恥感是精神疾病患者拒絕就醫的關鍵因素這一觀點。2016年高萍等［11］對BACE 進行了漢化，在原版內容基礎上刪除了污名分量表中的條目21“不想在我的醫療記錄本上留有關于精神健康問題的記錄”，以使其更適用于我國人群，并證實中文版BACE 具有較好的信度（總量表、污名分量表和非污名分量表的Cronbach'sα系數分別為0.815、0.894 和0.715）。目前，BACE 被運用于社區精神疾病患者就醫需求［12］、農村婦女產后抑郁求助行為［13］和青年群體心理健康求助障礙［14］等的測量。BACE 具有條目簡單的特點，難度級數為5.9，即11 歲以上人群皆能較好地理解量表內容，但BACE 的條目來源于23 篇精神疾病患者就醫行為相關文獻，其較為注重從病恥感和外部條件兩方面對患者就醫延遲的可能性進行評估，但對于先兆癥狀警覺度、認知水平對患者就醫延遲產生的影響關注程度不足，具有一定局限性。

1.2 PBHSD PBHSD 由約旦學者AL-HASSAN 等［15］編制，用于評估個體出現AMI 癥狀時的就醫決策感知障礙。雖然AMI 為急性心血管事件，但動脈粥樣硬化導致的冠狀動脈血管狹窄是逐漸形成的，且約2/3 的AMI 發病前有前兆癥狀，如胸痛、心慌、胸悶和乏力等。因此，筆者認為該量表可用于評估心肌缺血性壞死前、心肌梗死（MI）慢性期及恢復期患者就醫延遲的風險和影響因素。但需要指出的是，對于AMI 患者而言，就醫延遲主要由院前延遲（可分為決策延遲和轉運延遲兩個階段）和院內延遲兩個階段構成。其中院前延遲的內涵與PACK 等［1］提出的就醫延遲的內涵基本相同（但仍存在某種程度的差異），即從發病至到達首診醫院的時間延遲。而院前延遲中的決策延遲階段是就醫延遲過程中持續時間最長的階段，指從出現癥狀到決定尋求醫療幫助的時間延遲，對整個就醫延遲過程起著決定性作用［16］。AL-HASSAN 等［15］以健康信念模型為理論基礎，提出了就醫延遲的發生與MI 患者感受到更多的“障礙”有關，如“MI比其他疾病危險”“MI 會導致突然死亡”“就醫會使我被迫改變生活方式”“我可能會因MI 而離職”和“就醫會影響我的經濟狀況”等。為了證實猜想，AL-HASSAN 等［15］構建了PBHSD，并比較了就醫延遲組與非就醫延遲組患者PBHSD得分情況。結果表明，就醫延遲組PBHSD 得分明顯高于非就醫延遲組，即PBHSD 可用來評估患者發生就醫延遲的可能性，且PBHSD 得分越高，患者發生就醫延遲的可能性越大。PBHSD 為自評量表，包含“感知就醫障礙”和“感知疾病嚴重性”兩個維度，共有24 個條目。每個條目采用Likert 6 級評分法，“強烈不同意”～“強烈同意”分別計1～6 分，得分范圍為24～144 分。PBHSD 具有良好的信度，“感知就醫障礙”和“感知疾病嚴重性”分量表的Cronbach'sα系數分別為0.74、0.84。2014 年香港學者LI 等［17］為了增強PBHSD 在我國臨床實踐中的適用性，將其漢化后在急性冠脈綜合征患者中進行了信效度檢驗，最終開發了中文版PBHSD（PBHSD-C）。PBHSD-C 為單維度量表，僅包含10 個條目，采用的評分方法與PBHSD的評分方法一致。PBHSD-C的內容效度為0.88～1.00，Cronbach'sα系數為0.74。雖然PBHSD-C 條目簡單明了，但多從客觀因素角度評估患者就醫障礙的發生風險，并未充分關注到MI 患者的疾病態度、疾病認知水平和社會支持水平在其就醫延遲發生中發揮的作用，亦具有一定的局限性。

1.3 SPDBI 針對及時就醫的腦卒中患者比例相對較低這一問題，ZHAO 等［18］根據腦卒中患者就醫延遲的影響因素（如自感所患疾病不嚴重、就醫態度消極和無法自行尋求幫助等），編制了SPDBI。SPDBI 為自評量表，共有27 個條目，包含5 個維度，即癥狀警覺（9 個條目）、不就醫行為合理化（8 個條目）、癥狀歸因（4 個條目）、習慣反應樣式（3個條目）和急救系統使用（3 個條目），每個條目采用Likert 5 級評分法，“非常不同意”～“非常同意”分別計1～5 分，得分范圍為27～135 分，得分越高表示患者就醫延遲意向越強烈、可能性越大。SPDBI 具有良好的信度，Cronbach'sα系數為0.808。2015 年，趙秋利等［19］制定了黑龍江省SPDBI 常模，并將SPDBI 得分根據就醫延遲發生可能性大小從低到高分劃為5 個等級，即得分≤50 分者發生就醫延遲可能性非常小，51～65 分者發生就醫延遲可能性較小，66～96 分者就醫延遲意向呈中等水平，97～111 分者發生就醫延遲的可能性較大，≥112 分者發生就醫延遲的可能性非常大。除腦卒中患者外，SPDBI 也被運用于股骨頭缺血性壞死、糖尿病等其他類型慢性病患者的就醫延遲意向評估。劉延錦等［20］在探討股骨頭缺血性壞死患者健康素養和應對方式對其就醫延遲意向的影響時，發現SPDBI 的Cronbach'sα系數為0.873，各分量表的Cronbach'sα系數為0.722～0.873。梁白雪［21］在對糖尿病與非糖尿病AMI 患者的院前延遲行為進行比較研究時，發現SPDBI 具有較好的信度，Cronbach'sα系數為0.744。與BACE、PBHSD 相比，SPDBI 涉及的評估內容較為全面，但SPDBI 中的“急救系統使用”維度僅適用于急性病或慢性病急性發作期患者，在糖尿病、前列腺增生等慢性病（緩慢進展性疾病）患者中的適用性不足。

1.4 DMDBIS 王蕊琪等［22］以診治延誤（包括就醫延遲和治療延誤）為核心概念，以計劃行為理論（TPB）為理論框架，在主要采用訪談法確定量表條目池的基礎上，研制了DMDBIS。王蕊琪等［22］認為，診治延誤是一種行為現象，其背后是一系列心理活動，即疾病控制與習慣反應樣式（行為態度）、疾病知識與癥狀警覺（主觀規范）和阻礙就醫因素（知覺行為控制）可通過影響患者的就診行為意向進而影響其就醫行為［23］。DMDBIS 為自評量表，共有20 個條目，由糖尿病知識（6 個條目）、阻礙就醫因素（4 個條目）、習慣反應樣式（3 個條目）、癥狀警覺（4 個條目）和疾病控制（3 個條目）5 個維度組成。除條目5、7、9、10、18、19 和20 用于評估治療延誤外，其余條目可用于評估患者發生就醫延遲的可能性。DMDBIS 每個條目采用Likert 5 級評分法，從低分到高分分別賦予1～5 分，得分范圍為20～100 分，得分越高，說明患者診治延誤認知行為意向越好。DMDBIS 的Cronbach'sα系數為0.809，各維度的Cronbach'sα系數分別為0.902、0.914、0.822 和0.801，重測信度為0.856。在構建DMDBIS 時，選取的研究對象為存在診治延誤現象的糖尿病患者，但對于血糖升高的程度未達到糖尿病診斷標準的人群而言，其也存在就醫需求及就醫延遲的現象，而DMDBIS 能否運用于此類人群的就醫延遲風險評估和預測仍有待進一步探討。

1.5 ATMHSS 根據TPB，態度是行為發生的重要預測因素［23］。就醫態度指患者在面對疾病時對尋求醫療幫助的觀點和看法，就醫態度越積極，患者延遲就醫的可能性就越小。因此，就醫態度量表也適用于個體/患者就醫延遲風險評估［24］。現存就醫態度量表多為針對特定疾病、人群而開發的量表，而ATMHSS 作為普適性量表在各醫學領域得到了廣泛運用［25-26］，故本文僅對ATMHSS 進行介紹。ATMHSS 為自評量表，由行為意向（12 個條目）、非宿命論（11 個條目）、醫療信任（7個條目）和非回避態度（5 個條目）4 個維度組成，共有35個條目，每個條目采用Likert 4 級評分法，“不同意”～“同意”分別計0～3 分，得分范圍為0～105 分，得分越高，表明患者的就醫態度越積極［27］。ATMHSS 最初主要用于研究青少年的健康行為，其Cronbach'sα系數為0.82，重測信度為0.85，預測效度為0.62［27］。2014 年，ATMHSS 被嘗試性應用于跨種族就醫態度研究中，各維度的Cronbach'sα系數分別為0.86（行為意向）、0.84（非宿命論）、0.75（醫療信任）和0.80（非回避態度）［26］。近期，國內學者已對ATMHSS 進行了漢化，在原始量表的基礎上刪除了條目4、5、7、30、32，最終構建了30 個條目的中文版ATMHSS（行為意向維度包含10 個條目、非宿命論維度包含10 個條目、醫療信任維度包含6 個條目、非回避態度維度包含4 個條目）［24］。中文版ATMHSS 內部一致性系數為0.726～0.879，重測信度為0.622～0.736，可作為測量就醫態度、預測就醫延遲行為的有力工具。雖然慢性病發病呈年輕化趨勢，但大部分慢性病仍好發于中老年人群。中文版ATMHSS 主要在青中年人群中施測，為了更好地推廣此量表，未來還需驗證其在老年慢性病人群中的信效度。

改善慢性病患者就醫延遲發生率高這一現狀，首先需根據慢性病種類選擇合適的工具早期篩查就醫延遲高風險人群。上述5 種量表中，僅ATMHSS 的開發者在構建量表的過程中對量表的預測效度（測量工具作為未來情況預測指標的有效程度）進行了評價，其余量表能否有效預測慢性病患者就醫延遲的發生風險仍有待深入探究。另外，現存就醫延遲評定量表的適用人群主要分為兩類，一類為確診的慢性病患者（BACE、PBHSD、DMDBIS），另一類為疾病高危人群（SPDBI、ATMHSS）。無論是確診的慢性病患者，還是有疾病癥狀/體征但未達到疾病診斷標準的個體均有就醫需求，且均有可能發生就醫延遲。因此，今后在研制慢性病患者就醫延遲評估工具時，應將上述兩類人群共同作為研究對象，以增強量表的普適性。

2 慢性病患者就醫延遲影響因素

目前，許多研究者以可控和不可控因素作為分層依據，從社會人口學、疾病特征、心理因素和認知因素角度出發，對影響慢性病患者就醫延遲的因素進行了探討［7-8，28-44］。慢性病患者就醫延遲影響因素見表1。

表1 慢性病患者就醫延遲影響因素Table 1 Associated factors of patient delay in patients with chronic diseases

2.1 不可控因素

2.1.1 社會人口學因素 社會人口學因素對慢性病患者就醫延遲的影響較為廣泛。MAJEED 等［28］的研究結果表明，年齡>50 歲、文盲、月收入<500 元的乳腺癌患者就醫延遲的時間更長，這與趙春善等［7］的研究結果一致。在乳腺癌、前列腺增生和慢性阻塞性肺疾病等慢性病患者中，高齡患者更傾向于不就醫［29］。其原因主要有三方面：一是缺乏疾病相關知識，二是擔心就醫會增加家庭經濟負擔，三是患者的負性情緒對就醫決策產生了不利影響。部分高齡患者因生理功能衰退（如視/聽覺功能下降、行動障礙、認知障礙等），與外界接觸機會減少，再加上其獲取知識的途徑較為單一，導致其對疾病病因、癥狀表現及病情嚴重程度缺乏了解，進而易發生就醫延遲。若患者家庭的主要收入來源為家中中青年勞動力外出務工，老年患者常擔心治療費用會給家庭帶來沉重的經濟負擔，因而選擇隱瞞病情，最終發生就醫延遲。此外，高齡患者常患有數種慢性病。因病情遷延不愈、疾病反復發作，高齡患者常出現多種負性情緒，甚至對生活產生了無力感，認為活著無意義，從而選擇逃避就醫［30］。隨著我國人口老齡化進程不斷加速，老年人對醫療服務的需求日益增加，如何確保醫療資源與老年人實際就醫需求相匹配仍值得深入研究。

教育可以提高個體對健康知識的理解能力和個體的健康意識、素養［33］，進而影響個體對疾病的應對方式。相較于受教育程度較高的患者，受教育水平較低的患者更易發生就醫延遲。EMERSON 等［31］的研究發現，種族是乳腺癌患者就醫延遲的影響因素，與白種人相比，美國北卡羅來納州黑種人的就醫延遲發生率更高，這可能與美國黑種人社會經濟地位（SES）較低導致其在獲得醫療、護理服務上面臨諸多障礙有關。環境是患者就醫延遲發生的影響因素，與居住于城市的乳腺癌患者相比，居住所在地為農村、鄉鎮的乳腺癌患者易發生就醫延遲［7］。既往研究多歸因于農村（鄉鎮）地區醫療設施匱乏、交通不便，但隨著我國農村衛生事業的發展，醫療資源正在加速下沉基層，故現今農村（鄉鎮）居民就醫延遲發生率高的原因可能為：就醫經濟負擔重和疾病認知程度較低導致其就醫態度消極。此外，重大公共衛生事件也可能導致慢性病患者就醫延遲。例如，在新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情防控期間，醫療機構對門/急診患者和住院患者的嚴格管理、醫療資源的短缺和不平衡配置及對疫情過度恐慌/擔憂等因素，均可導致慢性病患者就醫延遲［32］。

對于高齡、經濟狀況差、受教育程度低和居住地為農村（鄉鎮）的慢性病患者：一方面，基層應加大慢性病知識宣傳教育力度（如通過移動宣傳車、微信群等載體，拓寬知識宣傳途徑）、提升家庭醫生簽約服務覆蓋率，以充分發揮基層醫療的基礎性作用；另一方面，政府也需完善社會和醫療保障制度，如提高慢性病報銷比例，擴大慢性病報銷范圍，將基層醫療衛生機構納入門診統籌定點范圍等，以改善慢性病患者就醫延遲現狀。面對突發公共衛生事件，政府也應及時貫徹落實并不斷完善、調整綜合醫療保障應急預案，以確保醫療資源的公平分配，保障特殊時期慢性病患者的基本就醫需求，進而緩解突發公共衛生事件給慢性病患者就醫帶來的不利影響。

2.1.2 疾病特征 疾病癥狀/表現是慢性病患者就醫延遲的影響因素。在ANDERSEN 就醫行為模型中，傾向性因素、能力因素和需要因素是影響個體就醫行為的主要因素，其中，需要因素是影響個體醫療服務利用的最為重要的因素，包括患者對疾病或疼痛的感受、自評疾病嚴重程度、疾病癥狀/表現及其持續時間等［33］。例如，對于癌癥患者，當其僅出現咳嗽、體質量減輕、糞便帶血和排便習慣改變等常見的非特異性癥狀時，其易忽視上述癥狀而發生就醫延遲；部分老年前列腺增生患者對前列腺增生引起的下尿路癥狀的警惕性較低、自感不嚴重，認為尿頻、尿急、夜尿增多和排尿困難等癥狀是老年人隨著年齡增長而出現的正常現象，從而導致其延遲就醫。慢性病患者是否選擇就醫往往取決于其自身對疾病嚴重程度的判別，而非疾病癥狀是否出現/明顯，只有當其預感疾病發作會嚴重影響自身生活、活動能力時，其才更有可能選擇及時就醫。因此，社區應大力開展中老年人健康體檢工作，并應加強對于早期癥狀/表現不典型慢性病的知識宣傳，以提高患者對慢性病的感知能力和積極防范意識。

2.2 可控因素

2.2.1 心理因素 TPB 可以用來預測和解釋行為，已被廣泛運用于就醫行為研究中，筆者從TPB 視角來探討影響慢性病患者就醫延遲的心理因素。TPB 認為，態度、主觀規范和感知行為控制通過影響行為意向進而影響實際行為的發生。在眾多對慢性病就醫延遲患者進行的訪談中，當被問及就醫延遲的原因，許多受訪者表示“沒有時間就診”“有比這更重要的事情要做”“自己生命期限到了，生命該結束了”和“這個病好多年了，反正看不好”［34-36］。消極就醫態度的形成多受就醫經濟負擔、疾病認知狀況和負性情緒的影響。精神疾病、泌尿生殖系統疾病和傳染性疾病等患者常遭受社會的排斥或歧視，而病恥感也成為阻礙患者積極就醫的重要原因。LIN等［37］利用結構方程模型證明了病恥感程度與女性癲癇患者就醫行為呈負相關。王亞婷［38］發現，老年女性尿失禁患者病恥感水平與其求醫意向亦呈負相關。降低患者病恥感，并提高其疾病適應能力是促進其就醫行為發生改變的可行方法。社會支持與TPB 中主觀規范概念相近。研究發現，患者的就醫決策常受到其家人、朋友的影響。如馮雪峰等［39］發現，家庭支持程度越高的患者，就醫延遲時間越短；PEDERSEN 等［40］的研究結果也表明，癌癥患者伴侶提供的支持越多，癌癥患者就醫延遲發生率越低。家人、朋友與患者接觸、交流密切，當患者對是否就醫猶豫不決時，往往會向其家人、朋友尋求幫助并聽取其建議。此外，還有研究發現，慢性病患者病恥感與其社會支持水平呈負相關［45］，故可通過提高慢性病患者的社會支持水平，如加強社區衛生服務人力資源和醫療基礎設施建設，增強患者參與社區慢性病管理的意愿，提高家庭醫生簽約覆蓋率和服務質量與效果，開展鄰里互助志愿服務進社區等活動以擴大支持者來源范圍等，進而降低其病恥感，從而改善其就醫延遲現況。TPB 中的感知行為控制與自我效能在概念上相近［46］。自我效能是健康行為的預測因子，可直接影響患者對疾病的應對方式。在就醫行為領域的研究中，石穎［43］發現，自我效能水平越高的痔瘡患者，面對疾病時越容易選擇自我治療，而非前往醫院求助，這也導致其就醫延遲時間更長；而陳曉萍等［44］則指出，自我效能越低，患者越無法正確認識自身所患疾病，也更易產生頻繁及不必要的就診行為，這在一定程度上不利于急診醫療資源的合理利用。如何為不同種類慢性病制定個性化的健康教育方案，以使其正確認識疾病，引導其合理利用醫療衛生服務資源，避免其因盲目自我治療而出現就醫延遲和病情加重，或因對疾病認知不足而過分依賴醫療進而導致醫療資源的浪費，仍值得深入探討。

2.2.2 疾病認知 美國學者梅奧提出的知信行（KAP）理論，強調知識對行為發生的重要作用。KAP 將行為變化過程劃分為3 個連續的階段，即獲取知識、形成信念和形成行為。將KAP 運用于就醫行為研究中，獲取知識即等同于獲取疾病知識（包括疾病辨識、癥狀嚴重程度、病因、可控性等），形成信念即等同于形成積極就醫態度，形成行為即等同于形成積極就醫行為。因此，若患者對疾病缺乏認知，則更易發生就醫延遲。何清麗等［41］對口腔癌患者就醫行為展開研究發現，患者對疾病的認知水平越低越易發生就醫延遲；PHILIPEPHRAIM 等［42］的研究結果顯示，及時就醫組和就醫延遲組患者疾病相關知識認知程度比較，差異有統計學意義，及時就醫組患者疾病相關知識水平更高。由此可見，通過加強疾病健康宣教促進個體形成對疾病的正確認知，是降低慢性病患者就醫延遲發生率的有力舉措。目前，我國社區多已開展了高血壓、糖尿病、肺結核等常見慢性病防治健康教育工作，但對于前列腺增生、腎臟疾病等泌尿系統慢性病的防治重視不夠，這也導致就醫延遲在泌尿系統慢性病患者中的發生率較高。未來，在開展就醫延遲相關研究時，研究者也需加大對上述慢性病的關注度。

筆者在探討慢性病患者就醫延遲影響因素時，以因素的可控性為依據對其進行分類，通過分析，發現高齡、受教育程度低、居住地為農村、就醫態度消極、疾病癥狀/表現不典型和有強烈病恥感的慢性病患者發生就醫延遲的深層次原因為：患者對疾病認識不足、經濟狀況較差和缺乏家人、朋友的支持。未來在開展就醫延遲相關干預研究時，研究者可著重從上述3 個角度出發，通過設計和實施針對性的干預方案，減少慢性病患者就醫延遲的發生。

3 小結

綜上所述，國內外關于慢性病患者就醫延遲的研究已取得了一定進展，但慢性病患者就醫延遲風險評估工具仍較少，且現存評估工具多針對特定疾病研制，其普適性尚待驗證。同時，多數量表在構建時未進行預測效度檢驗，尚不知曉其在預測慢性病患者就醫延遲風險中的效能如何。另外，國內開發的慢性病患者就醫延遲相關量表在臨床中的使用率偏低。究其原因，一方面可能與醫務人員對慢性病患者就醫延遲風險的識別和評估的重視程度不夠有關；另一方面，我國現存慢性病患者就醫延遲評估工具條目較多，且使用起來較為復雜、耗時，這也一定程度上降低了醫務人員使用工具的積極性。下一步，需加大對醫務人員的培訓，以提升其對慢性病患者就醫延遲這一問題的重視和關注程度。同時在研制相關評估工具時，應盡可能保證工具簡潔、高效、使用便利，以提高臨床醫務人員的工具使用意愿。并可針對不同種類的慢性病患者，開展大樣本的橫斷面調查或隊列研究，探尋其發生就醫延遲的獨立危險因素和預測因子，構建慢性病患者就醫延遲風險預測模型，以早期發現就醫延遲高危人群。此外，目前關于慢性病患者就醫延遲的橫斷面調查研究較多，而干預性研究較少。建議研究者根據既往研究結果，在開發更多標準化測量工具的基礎上，結合我國文化背景，構建精準化干預方案，并將其在就醫延遲高風險人群中加以實施，以改善慢性病患者就醫延遲發生現狀。最后，雖然PACK 等［1］將就醫延遲定義為患者首次發現癥狀至首次就診于醫療機構的間隔時間≥3 個月，但考慮到每種慢性病都具有其特殊性，研究者應根據各類型慢性病患者的臨床特點，制定符合不同類型慢性病患者特征的就醫延遲標準。

作者貢獻：鄒浩負責文章的構思與設計、文獻/資料收集、撰寫并修訂論文；姜東旭負責文獻/資料整理；張琳琳負責文章的質量控制及審校，并對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。