糖尿病患者用藥偏好及循證決策輔助工具研究

【摘要】背景 糖尿病因其高患病率及相關的致殘率和死亡率，成為影響健康的重要問題。研究證據為改善患者健康結局提供了有效信息，決策輔助工具利于患者獲取證據，增加醫患的互動性。目的？獲取糖尿病患者的用藥偏好，開發循證決策輔助工具，以實現證據、患者價值觀和決策情境的結合，促成以患者為中心的循證決策。方法？檢索PubMed、Web of Science核心合集、Embase、Cochrane Library、CINAHL、中國知網、維普網、萬方數據知識服務平臺，確定降糖藥的價值評估維度和屬性，文獻檢索的時限為建庫至2022-12-31。采用優劣尺度法設計糖尿病患者的用藥偏好問卷，在江蘇省5家醫院開展實證研究。在分析患者偏好的基礎上，運用Vue+Element UI、Spring Boot、Spring Security、Java等技術開發循證決策輔助工具。結果？大血管并發癥發生率、延長的生命年、生活質量的變化、微血管并發癥發生率、糖化血紅蛋白的控制這5個屬性在糖尿病患者的臨床決策中最為重要。循證決策輔助工具提供了降糖新藥相對有效性、相對安全性、便捷性和可負擔性的結構化證據概要。降糖新藥的多維價值評估模塊是工具的核心，支持患者對藥品價值的循證評估。結論？循證決策輔助工具整合了降糖新藥的研究證據、患者偏好和價值觀，有助于實現醫患共同決策。

【關鍵詞】 糖尿病；降糖藥；患者偏好；決策輔助；循證決策輔助工具

【中圖分類號】 R 319？R 587.1 【文獻標識碼】？A？DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0841

Study on Patients' Preferences for Anti-diabetic Drugs and the Development of an Evidence-based Decision Aid

XIE Tongling1，2，YAN Feifei1，ZHANG Yi1，SONG Dongmei2，CHEN Tianyong3，MENG Jingyi1，GENG Jinsong1*

1.Department of Medical Informatics，Medical School of Nantong University，Nantong 226001，China

2. Information Center，People's Hvx29OUQyuGntGlxuXohP0w==ospital of Rugao，Nantong 226500，China

3.Changzhou Jiwu Intelligent Technology Co.，LTD，Changzhou 211300，China

*Corresponding author：GENG Jinsong，Professor；E-mail：gjs@ntu.edu.cn

【Abstract】 Background？Diabetes is an important health problem due to its high prevalence and associated disability and mortality. Research evidence provides effective information for improving patient health outcomes. Decision aids can help patients obtain evidence and increase physician-patient interaction. Objective？To obtain patients' preferences for anti-diabetic drugs and develop an evidence-based decision aid to achieve the integration of evidence，patient values，and decision settings，thus facilitating patient-centered evidence-based decision making. Methods？ Several literature databases，like PubMed，Web of Science Core Collection，Embase，Cochrane Library，Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature（CINAHL），China National Knowledge Infrastructure（CNKI），VIP Chinese Science Journals Database，and Wanfang Data were searched to determine the value assessment dimensions and attributes of anti-diabetic drugs. The time limit for literature search is from the establishment of the database to December 31，2022. The questionnaires for investigating patients' preferences for anti-diabetic drugs were designed using the best-worst scaling method. Then，the empirical study to explore preferences was carried out in five hospitals in Jiangsu Province. Based on the analysis of patients' preferences，an evidence-based decision aid was developed using techniques including Vue + Element UI，Spring Boot，Spring Security，Java，etc. Results？The most important five attributes in patient decisions were incidence of macrovascular complications，length of extended life years，change of health-related quality of life，incidence of microvascular complications，and control of HbA1c. The evidence-based decision aid provides a structured summary of evidence on the comparative effectiveness，comparative safety，convenience，and affordability of new anti-diabetic drugs. The multi-attribute value assessment module of new anti-diabetic drugs is the core element of the decision aid，supporting patients' evidence-based assessment of the drugs' value. Conclusion？ Evidence-based decision aid integrates research evidence of new anti-diabetic drugs，patients' preferences and values，and helps realize shared decision-making between physicians and patients.

【Key words】 Diabetes mellitus；Anti-diabetic drugs；Patients' preferences；Decision aids；Evidence-based decision aid

糖尿病是一種以高血糖為特征的慢性病，具有并發癥多、死亡率較高和無法治愈的特點。近年來，降糖新藥給患者提供了多樣化的治療選擇。降糖藥具有多維度的屬性，例如有效性、安全性和經濟性［1］，有些藥品雖能很好控制血糖但患者自付費用較高，有些藥品雖能保護心腦血管但存在易致低血糖等不良反應。在全球衛生改革的背景下，高質量的研究證據為科學化決策和改善患者健康提供了有效的信息［2］。循證醫學作為一種解決臨床問題的科學方法，整合了最佳的研究證據、醫務人員的臨床專業知識以及患者價值觀與偏好，可以促進臨床診療決策的科學化［3］。然而，如何在臨床決策中有效地融合患者價值觀與意愿成為循證醫學面臨的重要挑戰［4］。醫患共同決策是“以患者為中心”醫療服務的最佳實踐途徑［5］。決策輔助工具作為推動醫患共同決策的有效手段，正越來越多地運用于臨床實踐。現有的糖尿病決策輔助工具以向患者展示藥物在某一屬性的證據為主，較少考慮患者的價值觀。多準則決策分析（multi-criteria decision analysis，MCDA）可以幫助決策者在復雜的價值組合中做出選擇，從而實現透明、合理的決策［6］。因此，本文基于MCDA理論獲取糖尿病患者的用藥偏好，設計和開發輔助患者參與循證決策的工具，有助于患者循證選擇體現其價值觀的治療藥物。

1 資料與方法

1.1 降糖藥多維價值評估準則的確定

決策準則和權重的確定是MCDA的關鍵環節。MCDA基于決策準則獲取證據并形成證據概要，以確保決策的科學性和透明度［7］。為明確準則，采用主題詞和自由詞相結合的方式，檢索PubMed、Web of Science核心合集、Embase、Cochrane Library、CINAHL、中國知網、維普網、萬方數據知識服務平臺。文獻檢索的時限為建庫至2022-12-31，英文檢索詞主要包括“diabetes”“value assessment framework”“value framework”“multi-criteria decision analysis”“best-worst scaling”“discrete choice experiment”，中文檢索詞主要包括“糖尿病”“價值評估框架”“價值框架”“多準則決策分析”“優劣尺度法”“最大差異測量”“離散選擇實驗”。之后，設計資料提取表，提取研究場景、研究目的、降糖藥的價值評估維度、屬性和界定依據。通過文獻分析和焦點小組討論明確準則。

1.2 糖尿病患者的用藥偏好調查

優劣尺度法作為一種陳述性偏好的研究方法，在衛生領域引起了較多關注。較傳統的偏好調查法如排序法，能有效減輕受訪者的認知負擔并收集更為詳實的信息［8］。本研究采用優劣尺度法獲取糖尿病患者的用藥偏好。運用R 4.2.0軟件，使用平衡不完全區組設計確定場景和選擇集。受訪者從屬性的選項組合中分別選出最佳項（最重要的屬性）和最差項（最不重要的屬性）。每個屬性被選為最重要的頻次除以最不重要的頻次，其比值的平方根作為比率估計值；比率估計值除以最大比率得到標準化值；基于標化比率獲得權重，反映各屬性在糖尿病患者治療決策中的相對重要性［9］。

于2022年1—4月開展優劣尺度法的實證研究，選取江蘇省5家醫院作為調研機構，包括南通大學附屬醫院、徐州醫科大學附屬醫院、太倉市第一人民醫院、無錫市第二人民醫院、泰州市人民醫院。連續納入年齡≥18周歲、2型糖尿病病史1年及以上、平時使用降糖藥控制血糖的患者作為調查對象。排除妊娠期糖尿病患者。由調查員采用一對一、面對面的方式進行現場調查。

1.3 降糖新藥的證據獲取與分析

針對近年在國內上市的新型降糖藥檢索相關證據，包括二肽基肽酶Ⅳ抑制劑（DPP-4i）、胰高糖素樣肽1受體激動劑（GLP-1RA）和鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑（SGLT2i）。通過檢索PubMed、Web of Science核心合集、Embase、Cochrane Library、CINAHL、中國知網、維普網、萬方數據知識服務平臺，獲取降糖新藥的相對有效性和相對安全性研究證據。文獻檢索的時限為建庫至2022-12-31，共納入參考文獻62篇。證據的優先級如下：首選高質量的系統評價和Meta分析，其次是臨床隨機對照試驗。檢索醫療機構藥品價格查詢網站，獲取上述三類藥物的單次劑量、服藥頻率和藥品價格。最后，結合決策準則形成降糖新藥的結構化證據概要。工具中的結構化證據概要將隨著新的研究證據出現，每半年更新一次。

1.4 循證決策輔助工具的設計與開發

設計循證決策輔助工具的整體布局和功能結構。工具以網站的形式呈現，整合了準則的權重以及降糖藥在各維度的研究證據，支持患者對降糖藥的價值評估。選擇關鍵的計算機技術，使用前后臺分離的方式開發。前端采用Vue +Element UI框架，后端基于Java語言開發。通過Spring Boot、Spring Security、Redis & Jwt等技術搭建網站界面原型，運用MySQL數據庫開發技術實現各模塊功能。之后，邀請10位2型糖尿病患者試用循證決策輔助工具，并對工具的界面和功能設計提出改進建議。工具優化的實證研究于2023年4—5月在如皋市人民醫院開展。

2 結果

2.1 降糖藥的價值評估維度及屬性

循證決策支持工具整合了降糖藥的4個價值評估維度，包括相對有效性、相對安全性、便捷性、可負擔性（表1）。工具中評估準則的界定參考證據與價值對決策的影響（EVIDEM）框架［10-11］。

2.2 糖尿病患者的用藥偏好

本研究共調查556例糖尿病患者，其中17例因不符合納入標準或選項填寫不完整被剔除，最終納入539例糖尿病患者。納入患者中女224例（41.6%）、男315 例（58.4%），平均年齡為58.6歲（28～93歲），年齡≥65歲者194例（35.6%）。家庭月收入

<2 000元患者53例（9.8%），2 000～6 000元患者226例（41.9%），>6 000元患者260例（48.3%）。共有336例患者（62.3%）出現了糖尿病并發癥。僅163例（30.2%）患者能夠充分了解降糖治療方案，426例（79.0%）患者希望積極參與醫患共同決策。偏好分析結果表明，大血管并發癥發生率、延長的生命年、生活質量的變化、微血管并發癥發生率、糖化血紅蛋白的控制這5個屬性在患者臨床決策中最為重要（表2）。

2.3 循證決策輔助工具的實現

循證決策輔助工具采用了計算機輔助決策技術，以網頁形式在電腦端運行。工具由5個模塊組成，分別是引言、藥品的多維度屬性描述、降糖藥的適應證、降糖新藥的多維價值評估、降糖藥的選擇結果（圖1）。工具以向導的方式讓用戶逐步選擇體現其價值觀的降糖藥。“工具引言”部分提供了糖尿病的臨床知識［12-14］、患者信息（例如確診患有糖尿病的年限、目前血糖控制情況、糖尿病并發癥）及工具簡介。“藥品的多維度屬性描述”部分則以文字和圖片相結合的方式對工具中涉及的有效性、相對安全性、便捷性和可負擔性的決策維度及屬性予以描述。“降糖藥的適應證”部分展示了傳統降糖藥和降糖新藥的適應證及注意事項，患者在了解相關信息后決定是否需要進一步知曉降糖新藥的相關證據。

“降糖新藥的多維價值評估”模塊是工具的核心，呈現三類降糖新藥的結構化證據概要并附證據來源，證據概要隨著新的證據出現動態更新。圖2以4種GLP-1RA（利拉魯肽注射液、度拉糖肽注射液、司美格魯肽注射液、艾塞那肽注射液）為例呈現證據概要。在循證臨床實踐過程中，醫生和患者之間通過交流溝通，確保患者充分理解降糖藥的研究證據，實現患者的知情決策。

“降糖藥的選擇結果”工具支持患者對藥品的價值進行循證評估，工具結合屬性的權重和評分進行線性加權。當患者完成所有藥品的價值評估后，降糖藥各維度價值以及綜合價值的評估結果以列表形式呈現，為臨床治療決策提供參考（圖3）。系統記錄并保存評估結果，自動推送分值最高的藥品。糖尿病患者的工具試用表明，工具的臨床應用具有可行性，能夠增進醫患之間的交流，提升患者對糖尿病和降糖藥的認知，提高患者對診療過程的總體滿意度。

3 討論

3.1 患者需要通過決策輔助工具參與臨床決策

決策輔助工具有助于滿足患者的決策需求，提高決策質量，帶來更好的健康結果［15］。衛生技術具有多維價值屬性，不同的屬性在患者臨床決策中具有不同的相對重要性［6，16］。前期調研發現，傳統的決策輔助工具在開發時并未體現患者的偏好，缺乏對衛生技術屬性的權重考慮。本研究的創新性體現在采用優劣尺度法開展糖尿病患者的用藥偏好研究，以此評估降糖藥屬性在治療決策中的相對重要性并將其運用于工具開發。本文納入的研究對象均使用降糖藥以控制血糖，其中多數患者因發生糖尿病并發癥需接受降糖新藥治療，僅少部分患者能夠知曉降糖治療方案，因此研究對象能夠代表需要使用決策輔助工具的糖尿病患者。本研究發現，相對有效性在患者的臨床決策中占有顯著優勢。國內外也有類似研究揭示相對有效性決定了患者的用藥偏好。例如一項對我國糖尿病患者的調查顯示，降糖藥的心血管健康和臨床益處較之體重變化和用藥頻率更為重要［17］；美國開展的研究表明，糖尿病患者重視糖化血紅蛋白的控制、血糖穩定和心血管事件的發生率［18］。可見，患者需要通過決策輔助工具知曉降糖藥的證據尤其是相對有效性證據，在知證的基礎上做出體現其意愿的臨床決策。

3.2 提供降糖藥證據的決策輔助工具有助于滿足患者的用藥信息需求

循證決策輔助工具是以循證醫學證據為基礎，幫助患者通過獲知降糖藥的相關證據從而輔助臨床決策。本研究表明，糖尿病患者在臨床決策時權衡降糖藥的多維價值屬性，包括相對有效性、相對安全性、便捷性和可負擔性。因此，循證決策輔助工具應滿足患者的信息需求，以確保患者充分知曉降糖藥的價值。決策輔助工具已成為推進醫患共同決策的重要途徑。美國梅奧診所開發了2型糖尿病患者藥物選擇的輔助工具，還有學者在致力于開發糖尿病治療和健康管理的工具［19-20］。然而，現有工具對于降糖藥的屬性各有側重，缺乏充分體現多維度價值、以證據為基礎的決策輔助工具。本研究開發的循證決策輔助工具考慮了降糖藥的多維度價值，并且在工具中整合了糖尿病患者對降糖藥屬性的偏好，從而更好地滿足患者的臨床用藥信息需求。

3.3 決策輔助工具通過整合證據與價值觀促成“以患者為中心”的決策

在臨床決策情景中，醫生通常依據現有經驗和臨床知識告知患者治療藥物的健康獲益和風險。患者作為信息的被動接受者，倘若未能充分了解全部信息，則易于做出確定性較低的決策，造成較差的治療依從性。既往研究表明，患者所獲取的糖尿病知識越科學，越有助于其理解治療方案并有較高的依從性［21］。決策輔助工具需要提供患者易于理解，具有真實性、重要性和適用性的證據［22］。本研究開發的降糖新藥多維價值評估工具高效篩選和整合了降糖新藥多維度的高質量證據，以簡潔且易于患者理解的形式呈現證據。工具的使用可以增加患者的醫學知識，改善醫患溝通以及提高患者對決策過程的滿意度，提高決策效率，從而促成科學和高效的循證臨床決策。

“以患者為中心”的醫療服務強調提供診療措施的提供符合患者個體偏好和需求，確保患者價值觀在臨床決策中發揮積極作用［23］。研究表明，醫生需要在臨床實踐過程中了解患者偏好，讓患者參與決策可以提高決策質量［24-25］。為了更好地融入糖尿病患者的價值觀，循證決策輔助工具設有降糖新藥的價值評估功能。患者結合降糖新藥的證據對藥品價值進行評估，分值代表了患者對于該藥在特定屬性的價值判斷。患者的循證評估過程實現了證據和價值觀的有機結合，體現“以患者為中心”的決策理念。

3.4 循證決策輔助工具有助于實施醫患共同決策

醫患共同決策是一種以患者為中心的新型醫療決策模式，受到國際醫療領域的關注。醫患共同決策的理念體現了循證醫學的精髓，即將當前最佳的臨床證據與臨床醫生的知識、技能以及患者的價值觀和偏好密切結合，以做出最佳臨床決策［26］。循證決策輔助工具作為實現醫患共同決策的重要手段，能夠促進醫患共同決策的實施。研究表明，決策輔助工具在提高患者對疾病和診療方案的認知水平、提升決策能力、減少決策沖突和優化診療體驗等方面具有優勢［27-28］。盡管國外已有決策輔助工具幫助實施醫患共同決策，但仍需要結合我國的文化傳統、醫療政策和醫患現狀等進行創新［29］。本研究結合糖尿病患者用藥偏好開發了本土化的決策輔助工具，旨在幫助患者對治療方案做出明智的決策。決策輔助工具以結構化的概要形式呈現了降糖新藥的多維度證據，為患者的臨床決策提供參考和信息支持。在臨床應用時，醫生向患者解釋其未能理解的證據，確保患者在獲知證據的基礎上做到知情決策。患者與醫生充分溝通后共同做出決策，幫助其找到符合自身偏好的治療藥物，實現醫患共同決策。

3.5 局限性

本研究開發的循證決策輔助工具對于實踐循證臨床決策和醫患共同決策具有應用價值，充分體現了以患者為中心和循證決策的理念，然而研究過程存在如下局限性。首先，優劣尺度法的研究對象來自江蘇省，建議未來研究選取來自全國的樣本，使得糖尿病患者的用藥偏好結果更具代表性。其次，未能結合患者的個體特征實現個人用藥偏好的精準預測，建議未來開展大樣本研究，建立科學預測患者用藥偏好的數據集。再次，工具中提及的降糖藥多維價值證據需要隨著新的研究出現不斷更新，目前證據更新主要由人工完成。建議研究人員將機器學習和深度學習技術應用于決策支持工具的開發，提高證據的更新效率。最后，本研究僅在如皋市人民醫院進行工具的試點以探討其臨床應用的可行性，缺乏其他醫療機構糖尿病患者干預效果的量化評估結果。

4 結論

循證決策輔助工具以支持糖尿病患者主動參與循證臨床實踐為目的，提供降糖藥相對有效性、相對安全性、便捷性和可負擔性的多維度證據，整合了患者對于降糖藥多維價值屬性的偏好數據。患者基于證據對降糖藥的價值進行量化評估，實現了研究證據、患者價值觀與決策情境的有機融合。工具的應用將有助于實施醫患共同決策，改善患者的治療依從性，實現“以患者為中心”的醫療服務，促成“以人為本”的醫療衛生服務體系。

作者貢獻：謝同玲負責研究實施、數據的收集與整理、統計分析、工具開發、論文撰寫；顏菲菲協助開展專家咨詢、現場調查、研究證據檢索；張怡協助文獻資料提取和工具開發；宋冬梅負責工具的實踐應用；陳天勇為工具開發提供技術支持；孟靜怡協助數據的核對與提取；耿勁松負責研究構思、研究設計、研究的監督管理、文章的質量控制與審查，對文章的整體負責。

本文無利益沖突。

耿勁松：https：//orcid.org/0000-0003-3389-9051

參考文獻

WRANIK W D，JAKUBCZYK M，DRACHAL K. Ranking the criteria used in the appraisal of drugs for reimbursement：a stated preferences elicitation with health technology assessment stakeholders across jurisdictional contexts［J］. Value Health，2020，23（4）：471-480. DOI：10.1016/j.jval.2019.10.012.

GOORTS K，DIZON J，MILANESE S. The effectiveness of implementation strategies for promoting evidence informed interventions in allied healthcare：a systematic review［J］. BMC Health Serv Res，2021，21（1）：241. DOI：10.1186/s12913-021-06190-0.

劉俊. 正確運用循證醫學證據指導臨床實踐［J］. 醫學與哲學，2019，40（23）：15-18. DOI：10.12014/j.issn.1002-0772.2019.23.05.

HOFFMANN T C，MONTORI V M，DEL MAR C. The connection between evidence-based medicine and shared decision making［J］. JAMA，2014，312（13）：1295-1296. DOI：10.1001/jama.2014.10186.

FAIMAN B，TARIMAN J D. Shared decision making：improving patient outcomes by understanding the benefits of and barriers to effective communication［J］. Clin J Oncol Nurs，2019，23（5）：540-542. DOI：10.1188/19.CJON.540-542.

胡善聯. 多準則決策分析在衛生決策領域中的應用價值［J］. 中國衛生資源，2020，23（4）：325.

唐密，楊燕，胡善聯，等. 多準則決策分析應用于衛生決策的理論基礎與進展［J］. 中國衛生資源，2020，23（4）：326-331. DOI：10.13688/j.cnki.chr.2020.20411.

HOLLIN I L，PASKETT J，SCHUSTER A L R，et al. Best-worst scaling and the prioritization of objects in health：a systematic review［J］. Pharmacoeconomics，2022，40（9）：883-899. DOI：10.1007/s40273-022-01167-1.

LANNIN D G，BARROWCLOUGH M，VOGEL D L. An examination of help-seeking preferences via best-worst scaling［J］. J Clin Psychol，2020，76（9）：1677-1695. DOI：10.1002/jclp.22945.

耿勁松，鮑海妮，余小蘭，等. “證據與價值對決策的影響” 框架在知證決策中應用的方法學［J］. 中國衛生資源，2020，23（4）：342-347. DOI：10.13688/j.cnki.chr.2020.20391.

ROLDáN ú B，BADIA X，MARCOS-RODRíGUEZ J A，et al. Multi-criteria decision analysis as a decision-support tool for drug evaluation：a pilot study in a pharmacy and therapeutics committee setting［J］. Int J Technol Assess Health Care，2018，34（5）：519-526. DOI：10.1017/S0266462318000569.

中華醫學會糖尿病學分會，國家基層糖尿病防治管理辦公室. 國家基層糖尿病防治管理指南（2022）［J］. 中華內科雜志，2022，61（3）：249-262. DOI：10.3760/cma.j.cn112138-20220120-0000ex02sEJWN83BpgPBzjUiIA==63.

中華醫學會糖尿病學分會. 中國2型糖尿病防治指南（2020年版）［J］. 中華內分泌代謝雜志，2021，37（4）：311-398. DOI：10.3760/cma.j.cn311282-20210304-00142.

中國老年型糖尿病防治臨床指南編寫組，中國老年醫學學會老年內分泌代謝分會，中國老年保健醫學研究會老年內分泌與代謝分會，等. 中國老年2型糖尿病防治臨床指南（2022年版）［J］. 中華內科雜志，2022，61（1）：12-50. DOI：10.3760/cma.j.cn112138-20211027-00751.

SEPUCHA K，ATLAS S J，CHANG Y，et al. Patient decision aids improve decision quality and patient experience and reduce surgical rates in routine orthopaedic care：a prospective cohort study［J］. J Bone Joint Surg Am，2017，99（15）：1253-1260. DOI：10.2106/JBJS.16.01045.

徐菲，唐密，胡善聯，等. 多準則決策分析應用于衛生決策的假設基礎與基本操作［J］. 中國衛生資源，2020，23（4）：332-336. DOI：10.13688/j.cnki.chr.2020.20401.

LIU S M，LIU J，YU Y J，et al. What is valued most by patients with type 2 diabetes mellitus when selecting second-line antihyperglycemic medications in China［J］. Front Pharmacol，2021，12：802897. DOI：10.3389/fphar.2021.802897.

CROSSNOHERE N L，JANSE S，JANSSEN E，et al. Comparing the preferences of patients and the general public for treatment outcomes in type 2 diabetes mellitus［J］. Patient，2021，14（1）：89-100. DOI：10.1007/s40271-020-00450-7.

MACALALAD-JOSUE A A，PALILEO-VILLANUEVA L A，SANDOVAL M A，et al. Development of a patient decision aid on the choice of diabetes medication for Filipino patients with type 2 diabetes mellitus［J］. J ASEAN Fed Endocr Soc，2019，

34（1）：44-55. DOI：10.15605/jafes.034.01.08.

SHILLINGTON A C，COL N，BAILEY R A，et al. Development of a patient decision aid for type 2 diabetes mellitus for patients not achieving glycemic control on metformin alone［J］. Patient Prefer Adher，2015，9：609-617. DOI：10.2147/PPA.S82555.

宋俊麗，劉學智，郭茜，等. 2型糖尿病患者依從性及其影響因素［J］. 中國臨床藥學雜志，2018，27（5）：311-316. DOI：10.19577/j.1007-4406.2018.05.005.

VERMEULEN F M，VAN DER KRAAIJ G E，TUPKER R A，et al. Towards more shared decision making in dermatology：develop-ment of evidence-based decision cards for psoriasis and atopic eczema treatments［J］. Acta Derm Venereol，2020，100（19）：adv00337. DOI：10.2340/00015555-3614.

Institute of Medicine Committee on Quality of Health Care in America. Crossing the quality chasm：a new health system for the 21st century［R］. Washington DC：Institute of Medicine Committee on Quality of Health Care in America，2001.

MARZBAN S，NAJAFI M，AGOLLI A，et al. Impact of patient engagement on healthcare quality：a scoping review［J］. J Patient Exp，2022，9：23743735221125439. DOI：10.1177/23743735221125439.

EDGMAN-LEVITAN S，SCHOENBAUM S C. Patient-centered care：achieving higher quality by designing care through the patient's eyes［J］. Isr J Health Policy Res，2021，10（1）：21. DOI：10.1186/s13584-021-00459-9.

余紹福，王云云，鄧通，等. 醫患共同決策系列之一：醫患共同決策的國內外發展現狀［J］. 醫學新知，2020，30（2）：159-167.

JIANG Y Y，NUERDAWULIETI B，CHEN Z Y，et al. Effectiveness of patient decision aid supported shared decision-making intervention in in-person and virtual hybrid pulmonary rehabilitation in older adults with chronic obstructive pulmonary disease：a pilot randomized controlled trial［J］. J Telemed Telecare，2023：1357633X231156631. DOI：10.1177/1357633X231156631.

高川，高瑩，周俞余，等. 冠心病診療中患者決策輔助工具干預效果的系統評價［J］. 中國全科醫學，2022，25（5）：530-534，541. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.042.

黃榕翀，徐鳴悅，郭宏洲. 中國醫患共同決策現狀與挑戰［J］. 中華醫學雜志，2020，100（30）：2346-2350. DOI：10.3760/cma.j.cn112137-20200606-01789.

（收稿日期：2023-11-20；修回日期：2024-01-15）

（本文編輯：趙躍翠）