互聯網醫院全程管理對慢性非傳染性疾病患者服藥依從性及生活質量影響的Meta分析

李茹凡，李婷，李蒙

（1.陜西中醫藥大學，陜西 咸陽 712046； 2.西安交通大學第一附屬醫院，陜西 西安 710061）

慢性非傳染性疾病（chronic non-communicable dis‐eases，NCDs）簡稱慢性病，是一種病情遷延不愈、病程持久且病因繁雜的疾病，也是全球面臨的一個重要的公共衛生問題[1]。報道顯示，我國居民慢性病死亡率占總死亡人數比例的86.6%[2]。且據世界衛生組織（World Health Organization,WHO）預測，慢性病的總死亡人數在2030年將會激增至5 200萬[3]。有研究表明，慢性病患者若未能按時、按量服藥，可能因血糖、血壓等指標波動過大導致心腦血管及靶器官損害，進而出現各種并發癥，給個人、家庭和社會帶來沉重的負擔[4]。規范化的慢性病管理（chronic disease manage‐ment，CDM）對于改善患者的臨床癥狀、提高治療依從性及生活質量發揮著關鍵作用[5-6]。但我國傳統慢性病管理模式的應用效果并不理想，目前存在醫護人員未能全面評估患者的健康狀況和個體需求、未充分調動患者參與慢性病管理、基層醫療衛生機構對于上級醫院制訂的個體化慢性病管理方案缺乏相關的信息技術支持等不足。5G時代的高速發展，加速了醫療衛生事業與互聯網的跨界融合，推進了互聯網醫院的發展?；ヂ摼W醫院通過實體醫療機構的互聯網化和依托實體機構提供醫療服務[7]，開展的業務主要圍繞醫療健康服務鏈（診前、診中、診后）、醫療健康產業鏈（醫療機構、醫藥企業、保險公司）而向縱深延展[8]，打破了傳統慢性病管理模式的局限性，利用互聯網平臺高效、便捷的特點和優勢為患者提供診前、診中、診后的全程智慧化服務[9-10]。但是，目前互聯網醫院全程管理模式對慢性病患者的管理效果尚存在爭議[11-14]。本研究采用Meta分析方法評價互聯網醫院全程管理對慢性病患者服藥依從性及生活質量的影響，以期為臨床醫務人員為慢性病患者進行個體化、精細化、全周期的管理提供臨床依據。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索策略利用計算機檢索維普數據庫、萬方數據庫、中國生物醫學文獻數據庫、中國知網、Web of Science、The Cochrane Library、PubMed、Embase數據庫，檢索時限為建庫起至2022年3月。采用主題詞與自由詞相結合的方式，檢索策略經反復預檢索后確定，并輔以手工檢索、文獻追溯等方法查找其他符合納入標準的文獻。英文檢索式：(“diabetes mellitus” OR“type 1 diabetes mellitus” OR “type 1 diabetes” OR“T1DM” OR “type 2 diabetes mellitus” OR “type 2 dia‐betes” OR “T2DM” OR “hypertension” OR “blood pres‐sure high” OR “stroke” OR “cerebral strokes” OR“chronic obstructive lung disease” OR “chronic obstruc‐tive pulmonary diseases” OR “COPD” OR “bronchial asthma” OR “asthma” OR“chronic heart failure” OR“heart failure” OR “respiratory failure” OR “chronic re‐spiratory failure” OR “neoplasms” OR “malignant neo‐plasm” OR “tumor” OR “cancers” OR “malignancies”)AND (“internet hospital” OR “internet+” OR“smart hos‐pital” OR “virtual hospital” OR “mobile health” OR “in‐formatization platform” OR “virtual platform”) AND(“overall management” OR “whole course management”OR “integrated management”) AND (“patient adherence”OR “treatment compliance” OR “compliance” OR “com‐pliance behavior” OR “medicine compliance” OR “quali‐ty of life” OR “quality of survival”)。中文檢索式：（“糖尿病” OR “1型糖尿病” OR“2型糖尿病” OR“高血壓”OR “冠狀動脈粥樣硬化性心臟病” OR “冠心病” OR“腦卒中” OR“中風” OR “慢性阻塞性肺疾病” OR “慢阻肺” OR “支氣管哮喘” OR “哮喘” OR “慢性心力衰竭” OR “心衰” OR “慢性呼吸衰竭” OR “呼吸衰竭”OR “癌癥” OR “癌” OR “惡性腫瘤”） AND （“互聯網醫院” OR “互聯網+” OR “智慧醫院” OR “云醫院”OR “移動醫療” OR “信息化平臺” OR “云平臺”）AND （“全程管理” OR “全程管理” OR “綜合管理”） AND（“服藥依從性” OR “治療依從性” OR “依從性” OR “患者依從” OR “順從性” OR “遵醫行為”OR“生活質量/生存質量/生命質量”）。

1.2 文獻納入與排除標準

1.2.1 納入標準①研究類型：隨機對照試驗；②研究對象：年齡≥18歲，經臨床診斷為心腦血管疾?。òǜ哐獕?、腦卒中）、慢性呼吸系統疾?。ò宰枞苑渭膊　⒅夤芟⒙孕牧λソ?、慢性呼吸衰竭）、糖尿病、癌癥等常見慢性病[15]；③實驗組干預措施：在傳統慢性病管理的基礎上采用互聯網醫院全程管理（診前：在線建檔、病情評估；診中：個體化健康教育指導、在線咨詢、預警提醒、遠程會診、上下轉診；診后：復診預約、跟蹤隨訪、藥物配送）；④對照組干預措施：傳統慢性病管理模式，如常規健康教育、電話隨訪、出院指導及門診復診；⑤結局指標：包含服藥依從性、生活質量。

1.2.2 排除標準①研究對象合并肝、腎、造血系統等疾病且嚴重影響患者生存質量；②患有嚴重精神性疾病或認知障礙者；③重復發表及無法獲取全文的文獻；④個案報道、會議摘要、通信、綜述類文獻；⑤統計數據不完整、無法進行合并的文獻；⑥只提供差異有統計學意義維度得分的文獻。

1.3 文獻篩選及資料提取由2名接受過循證護理培訓的研究者獨立篩選文獻，并提取文獻資料。首先將初步檢索到的文獻歸類，整理后導入EndNote，進行文獻去重；根據文獻的納入排除標準，閱讀文獻的題目和摘要進行初篩，再通過閱讀全文，進一步篩選不符合標準的文獻。如遇分歧，則由第三者協助判斷。2名研究者通過自制的文獻信息提取表獨立提取資料，內容包括：①文獻的基本信息，如作者、發表年份；②研究所在國家；③樣本量；④干預措施；⑤對照措施；⑥干預時間；⑦研究對象的年齡及疾病類型；⑧結局指標；⑨研究類型。信息提取內容不一致時，討論解決。

1.4 文獻質量評價由2名研究人員按照Cochrane系統評價手冊5.1.0提供的隨機對照試驗評價標準[16]，獨立對文獻進行真實性評價并分級，評價內容包括7項：①隨機序列的產生；②分配隱藏；③研究對象和研究人員盲法；④結局測評者盲法；⑤結果數據完整性；⑥選擇性報告研究結果；⑦其他可能偏倚（基線資料可比性）。每個項目包括“低風險偏倚”“不清楚”“高風險偏倚”3個等級，文獻質量等級分為A、B、C級（滿足以上全部標準為A級，部分滿足為B級，完全不滿足為C級），評價若有異議，加入第3位研究者討論仲裁。

1.5 統計學方法采用RevMan 5.3軟件進行Meta分析。計數資料采用比值比（odds ratio，OR）作為效應指標，若評價單位不同，則采用相對危險度（relative risk，RR）；計量資料采用加權均數差（weighted mean differ‐ence，WMD）為效應指標，若評價單位不同，則采用標準均數差（standardized mean difference，SMD）。通過χ2檢驗判斷各研究間是否存在異質性，若P≥0.1、I2≤50%，認為各組間無明顯統計學異質性，采用固定效應模型進行Meta分析；若P<0.1、I2>50%，則選擇隨機效應模型計算合并量，并采用敏感性分析找出異質性來源；以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 文獻檢索結果初步檢索后得到文獻1 984篇，其中，中文1 112篇、英文872篇，采用EndNote X9軟件剔除重復文獻后，納入相關文獻665篇，通過閱讀文獻的題目、摘要及全文后，最終納入13篇文獻[17-29]進行Meta分析。文獻篩選流程見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2 納入研究的基本特征及質量評價本研究納入的13篇文獻發表于2008－2022年，均為隨機對照試驗，共涉及5 239例患者，年齡18～80歲。實驗組干預方法為互聯網醫院全程管理，對照組干預方法為傳統慢性病管理模式。根據隨機對照試驗評價標準對納入的文獻進行質量評價，1篇文獻質量為A級、12篇為B級。文獻基本特征見表1。文獻方法學質量評價結果見圖2（掃描文末二維碼可查看清晰彩圖）。

表1 納入文獻基本特征表

圖2 質量評價風險偏倚圖

2.3 Meta分析結果

2.3.1 互聯網醫院全程管理對慢性病患者服藥依從性的影響有6篇文獻[17-20,24-25]均報告了互聯網醫院全程管理對慢性病患者服藥依從性的影響，各研究間存在異質性（I2=70%，P<0.01）,故采用隨機效應模型。結果顯示，兩組間差異具有統計學意義[OR=3.02，95%CI（1.98，4.60），Z=5.15，P<0.01]，見圖3。

圖3 互聯網醫院全程管理對慢性病患者服藥依從性的影響

2.3.2 互聯網醫院全程管理對慢性病患者生活質量的影響有8篇文獻[21-23,25-29]均報告了互聯網醫院全程管理對慢性病患者生活質量的影響，因測量方式不同，故采用SMD進行分析，且各研究間異質性較大（I2=96%，P<0.01），故采用隨機效應模型。結果顯示，互聯網醫院全程管理組慢性病患者的生活質量總分高于對照組，差異具有統計學意義[SMD=0.90，95%CI（0.32，1.48），Z=3.04，P<0.01]。以隨訪時間進行亞組分析：當隨訪時間為6個月時，互聯網醫院全程管理組與對照組相比，患者的生活質量差異無統計學意義（P>0.05）；當隨訪時間為12個月時，互聯網醫院全程管理組患者的生活質量總分高于對照組，差異有統計學意義[SMD=0.80，95%CI（0.17，1.42），Z=2.49，P=0.01]。見圖4。

圖4 互聯網醫院全程管理對慢性病患者生活質量的影響

2.3.3 敏感性分析因本研究采用相同結局指標進行Meta分析的文獻數量均不足10篇，因此未制作漏斗圖檢驗發表偏倚。由于本研究納入文獻中采用多種研究工具評價多類型慢性病患者的生活質量，數據存在多元化；另外，由于納入文獻的研究對象類型較多，其研究方案存在差異性，因此患者的生活質量分析存在臨床異質性，故不對生活質量這一指標進行敏感性分析。將納入文獻逐一剔除再合并，對患者服藥依從性進行敏感性分析，發現剔除Sartori等[24]、史克祥等[17]文獻后，各研究間無異質性（I2=6%，P<0.01），合并效應值OR=4.15[95%CI（2.52，6.81），Z=5.61，P<0.01]，異質性可能來源于研究對象疾病種類、干預措施及干預時長不統一等。

3 討論

3.1 納入文獻的方法學質量較高本研究納入的13篇文獻均為隨機對照試驗，總體方法學質量較高（1篇A級[29]，12篇B級[17-28]）：①均制訂了研究對象的納入及排除標準；②均比較了實驗組和對照組的基線資料，且具有可比性（P>0.05）；③12篇文獻[17-22,24-29]描述了隨機分配的方法，6篇文獻[21-24,27-29]提及分配隱藏方案。主要高偏倚風險集中在未使用盲法及未實施隨機分配方案隱藏。

3.2 互聯網醫院全程管理對患者服藥依從性的影響服藥依從性是個體服藥行為與醫護人員提供的醫療保健方案相一致的程度[30]。患者的服藥依從性是影響慢性病療效的重要因素，決定著患者的疾病預后及生活質量。研究[31-33]表明，慢性病患者的服藥依從性水平較低，其原因主要與患者的社會-家庭支持薄弱、患者長期處于多病共存狀態及治療方案復雜等有關[34]。本研究表明互聯網醫院全程管理可提高患者的服藥依從性，這與羅家昂等[35]研究結果一致。可能與互聯網醫院為患者提供優質醫療資源及全程管理有關。在智慧醫療和分級診療的雙重推動下，史克祥等[17]通過以實體醫院為中心，聯合鄉村醫院及縣醫院，共同建立互聯網醫院醫聯體，實施醫院-社區-家庭三元聯動慢性病管理[36]。結果顯示，干預12個月后，實驗組患者的服藥依從性比對照組提高了17%。互聯網醫院為患者及家屬提供線上線下一體化的健康教育、疾病藥物知識科普及健康隨訪管理，提高患者及家屬對疾病及相關藥物認知和管理方案的理解與掌握，并引導家屬共同參與慢性病管理，為患者提供社會-家庭支持，緩解患者因多種疾病共存而導致病情控制不佳所產生的負性情緒。同時，互聯網醫院以信息化平臺為載體，為患者提供遠程會診及指導，根據患者的危險因素及病情變化，進行藥物治療方案的適當調整。另外，互聯網醫院平臺還兼顧藥品配送到家服務，可優化慢性病患者的購藥過程，從而提高患者的服藥依從性。

3.3 互聯網醫院全程管理對患者生活質量的影響2020年5月，國家衛生健康委辦公廳發布了《關于進一步完善預約診療制度加強智慧醫院建設的通知》[37]，提出根據患者的實際就醫需求促進信息技術與醫療服務融合，為患者提供覆蓋診前、診中、診后的全程智慧化服務，從而提升患者的就醫體驗感。互聯網醫院全程管理通過個體化綜合評估患者在院內的診療、檢驗、影像等資料，結合患者既往史，為患者制訂多方式、個體化的健康教育及指導，利用圖片、視頻、文字、游戲等圖文并茂的形式，使患者直觀了解慢性病管理的相關知識與技能，增強患者的理解與記憶。另外，還可通過在線咨詢平臺，實現醫院、患者、醫師的聯動，滿足了患者在非工作時間的診療需求。診后對患者進行病情監督、隨訪及預警提醒，為患者提供連續性的閉環醫療服務，使雙方更加全面、深入地了解疾病狀態及下一階段的管理，提高了患者對管理的依從性。以“主動、全程、規范”為核心的互聯網醫院全程管理，通過提高患者疾病管理的積極性，使患者有效進行自我管理，有助于強化患者的健康生活方式，改善患者的軀體癥狀?；ヂ摼W醫院全程管理整合區域醫療資源、提升疾病診療同質化水平，減少患者跨機構間重復檢查，以在線預約、遠程會診、雙向轉診、藥物配送等方式降低患者就醫成本，緩解患者因就醫高成本而產生的負性情緒。對隨訪時間進行亞組分析結果顯示，互聯網醫院全程管理在長時間的干預中，可更好地改善患者的生活質量，這可能是因為基于互聯網醫院的全程管理通過低時延、高速率、廣連接等特性[9]，落實“以患者為中心”的原則，滿足患者需求，從而提高患者對互聯網醫院全程管理的長期依從性。

3.4 研究的局限性本研究共納入13項隨機對照試驗，Meta分析結果顯示，互聯網醫院全程管理可有效提高慢性病患者的服藥依從性及生活質量。但由于本研究納入的研究所涉及的對象疾病種類較多，干預時間不一致，測量工具不統一，樣本含量差異較大等，可能存在一定的臨床異質性，目前合并結果的可靠性仍需進一步驗證。

4 小結

本研究結果表明，互聯網醫院全程管理對于改善慢性病患者的服藥依從性和生活質量有著積極作用。建議今后開展更多高質量、多中心的隨機對照研究加以驗證，并注意盲法、分配隱藏的使用，以及干預措施和測量工具的統一，保證研究結果的完整性和準確性，為未來互聯網醫院全程管理模式的推廣使用提供更有力的循證依據。