作者:
过君君 李星明 杨宇彤
单位:
首都医科大学公共卫生学院,北京 100069
通信作者:
李星明,Email:libright2003@163.com
引用本文:
过君君, 李星明, 杨宇彤 . 随访研究在健康管理中的研究设计与应用实践[J]. 中华健康管理学杂志, 2024, 18(4): 315-320. DOI: 10.3760/cma.j.cn115624-20231229-00384.
摘要
随访研究是临床与流行病学研究中最为常用的研究方法之一,能够帮助研究者监测健康危险因素变化,开展病因推断并评价干预措施的效果,是开展医学研究的基础。在健康管理中,随访研究被越来越多地应用于健康干预效果的评价。本研究主要介绍了随访研究的设计与实施,并结合健康管理研究的特点,对研究设计关键环节进行探讨,包括确定随访内容、时间、随访方式以及随访数据的统计分析、质量控制等。并举例说明随访研究在健康管理中的应用,旨在为健康管理研究工作者有效开展研究提供参考。
正 文
健康管理已经在我国发展数十年,并取得较为显著的进步。随着相关专家共识、规章制度以及专业指南的发布,富含中国特色的健康管理理论体系也初步形成。但已建立的健康管理机构大多仍停留在单一体检,能够开展完善健康管理服务的单位较少 [ 1 ] 。而完整的健康管理服务必须通过随访,达到观察和评价实际健康干预效果,促进健康的目的。因此随访是体现与实现健康管理目标最重要的手段,是开展健康管理服务的重要组成部分,也是健康管理科学研究中的重要方法之一。随访研究能够帮助研究者有效收集与利用健康数据,针对性分析问题,最终得出有价值且可靠的结论。
一、随访研究与健康管理
1. 随访研究:随访:在临床上指医生在诊疗后继续与患者保持联系,以通信或面谈等方式进行追踪,了解患者健康状况、疾病发展、预后情况所开展的工作。在流行病学研究中,随访多指对研究对象开展一段时间的观察和追踪,研究对象不再局限于患者而是包括所有人群。随访研究:也称纵向研究,属于前瞻性研究,是通过定期随访,研究疾病、健康状况或某卫生事件在一个固定人群中随着时间推移的动态变化情况 [ 2 ] 。随访研究被广泛应用于临床工作、临床试验以及流行病学研究中,其中最经典的随访研究是Framingham心脏研究。20世纪上半叶,美国冠心病死亡人数显著增加,为提高对冠心病疾病自然史和病因的了解,公共卫生部门于1948年建立一项以社区为基础的纵向研究。该随访队列延续三代人,探讨年龄、遗传、不良生活方式等多项危险因素对冠心病的影响,并于2008年制定了脑血管疾病风险评分,为现代医学研究广泛使用。这项伟大的随访研究至今已持续70多年,基于该项研究发表论文3 600余篇[ 3 ] 。这一经典案例凸显了随访研究在整个医学研究领域的重要性,其科学精神、设计思想及程序步骤对后来现代医学及健康管理学产生了深远影响。
2. 健康管理:健康管理是以现代健康概念(生理、心理和社会适应能力)和新的医学模式(生理-心理-社会)以及中医治未病为指导,通过采用现代医学和现代管理学的理论、技术、方法和手段,对个体或群体的整体健康状况及影响健康的危险因素进行全面检测评估、有效干预与连续跟踪服务的医学行为及过程 [ 4 ] 。完整的健康管理活动应包括以下5个基本步骤:(1)开展健康信息收集与健康检查,了解管理对象的健康状况。(2)开展健康风险评价,评估管理对象的健康风险因素。(3)开展健康干预与健康促进,根据个体健康危险因素制定个性化健康管理方案,严格实施并动态追踪效果。(4)开展健康干预效果评价,根据管理对象健康状况调整干预方案并继续进行管理。(5)上述步骤重复循环,直至达到较好的健康结局。
通过研究健康管理概念、内涵与服务步骤发现,健康管理是一个循环往复、螺旋上升的过程。要想实施高质量健康管理服务,就必须在开展健康干预后进行随访研究,对干预效果进行评价并调整管理方案,形成健康管理闭环( 图1 )。通过随访,可以了解管理对象经过干预后健康状况及危险因素的变化情况,同时定期与管理对象沟通还能够提高其依从性,有效实施管理方案,提高服务质量。
二、随访研究设计与实施流程
第一,明确研究的目的,研究问题及研究内容。健康管理服务中开展随访研究大多为探索健康干预措施是否有效,对比不同干预措施的管理效果,为调整管理方案提供依据。第二,确定研究对象。根据研究目的设置纳入及排除标准,选取适宜人群参与研究,保证研究的科学性与稳定性。例如,某项降压治疗对老年人高血压患者左室心肌做功影响的随访研究仅纳入一定时间内就诊于某医院的原发性老年高血压患者。需要注意的是,随访研究中研究对象尽量选择依从性高,不易失访的对象参与研究。第三,确定样本量。可通过经验法、统计学计算法以及敏感性分析法来确定所需要调查的样本量。样本量的估计是在保证研究结论具有可靠性的前提下确定的最小样本例数。第四,收集研究对象基线资料。基线资料,又称基线信息,指每个研究对象在研究开始时的基本情况,包括暴露因素及个体相关其他信息。在健康管理中基线资料主要通过健康体检,问卷调查等方式收集,包括人口学资料以及临床基线特征。基线资料不仅能了解研究对象情况,也可帮助研究者发现新的问题,确定优先解决的问题。第五,确定随访时间、频率和方式,制定详实的随访计划及数据收集工具。根据研究设计、管理对象的需求、研究的人力物力财力情况,设置合理的随访时间与频率,确保收集到关键信息。根据管理对象特征及研究需求选择适宜的随访方式。开展长期随访时需要制定可行的随访监测计划以便准确地记录收集所需数据,同时及时对并发症与疾病急性发作进行评估、处理、上报。详细的随访监测计划应包括时间表、检查方法、采样计划、随访结局事件等。此外,在收集信息前,还需要根据研究目的,设计问卷等数据收集工具,并对随访调查人员进行统一培训,确保收集到准确、全面、系统的随访信息。第六,按照计划开展随访。最后,对所收集到的数据进行管理与分析。对于数据量较大的研究,建议建立完善的数据管理系统,可以采用双录入法进行数据的录入、存储与审核。数据收集完成后,为获得准确可靠的研究结果需要对数据进行清洗与统计分析( 图2 )。
三、随访研究设计的关键环节
为收集完整可靠的随访资料,保证研究结果的科学性,下面结合健康管理研究特点,对随访研究中的几个关键环节进行探讨。
1. 随访内容的确定:(1)确定结局相关因素的变化情况:在进行随访时需要根据研究目的选定所需要测量的相关指标或因素,例如一项有关某军队医院军人医务人员脂代谢特点及血脂异常情况5年随访的研究,就针对研究人群的体重指数、收缩压、舒张压、空腹血糖、血脂、血尿酸等代谢指标进行了调查研究 [ 5 ] 。而另一项有关健康管理对心血管病危险因素干预效果的随访研究不仅需要了解相关生化指标,还需要对研究对象的生活习惯、工作情况、饮食情况、运动情况等信息进行收集[ 6 ] 。因此需要根据研究设计类型来确定暴露因素,并进行准确测量。(2)确定是否发生结局事件:通过随访确定研究对象是否发生结局事件,一般临床随访研究多关注患者疾病情况或是否出现死亡。流行病学研究中,队列随访研究的结局事件常常为是否患病,实验流行病学研究则关注实施干预措施后是否出现预期结果。需要注意在同一研究中,对观察终点的判断应有明确的标准和方法,具体规则自始至终不能改变,以免造成疾病错分偏倚[ 2 ] 。(3)确定失访情况:在进行研究设计时对失访进行界定,例如研究对象迁移他处、正常随访连续3次未随访的、所留信息无法联系到、研究对象或家属拒绝随访等。由于失访会导致研究数据缺失、偏差或结果出现选择偏倚等情况,因此应事先规定失访数据处理原则,同时对失访采取一定预防措施。建议最好将失访率控制在10%以下,最多不超过20%(具体需要根据研究对象或者现场实际情况而论)[ 2 ] 。
2. 选择适宜的随访方法:随访对象不同所使用的方法也有所不同,针对个体进行随访时可供选择的主要有3种,包括面对面随访、电话随访以及网络随访。针对大型人群队列随访时主要有3种随访方法,包括对人群开展反复横断面调查,常规监测以及社区定向监测。在开展健康管理随访时既包括个体随访,同时也可针对一定区域内人群开展群体性随访。(1)个体随访方法:第一,面对面随访。常被使用于临床随访研究,需要患者定期到医院门诊与医生进行面对面沟通交流,若患者行动不便则需要医生提供上门随访。此外,对慢性病患者开展健康管理时部分社区会提供群体管理服务,通过同伴教育等方式提高管理效果,因此会采用集中随访的形式进行干预效果评估,也属于面对面随访的一种。面对面随访的优点是医生或研究人员能够收集到更准确的数据,同时增加研究对象依从性,建立良好的互动关系;缺点则是开展门诊随访对远距离患者来说不太方便,会产生一定时间和金钱的消耗。第二,电话随访。相比于面对面随访,电话随访的方式更为灵活,不容易受到时间地点的影响,消耗成本也更低。但电话随访无法收集到患者的检查指标,信息容易受到患者主观感受的影响。在健康管理中开展电话随访前,应对管理对象进行健康教育,培训自我监测技能,包括体重秤、身高测量仪、血压计、血糖仪等常见设备的使用。此外在每次随访前建议制定随访提纲,高效收集所需信息。第三,网络随访,是目前应用非常广泛的一种。通过“互联网 ”相关服务,不仅可以远程进行疾病的监测,查询用药建议,推送健康科普信息,还能够让医生和患者随时进行沟通,更清晰地了解患者健康状况,满足居民健康需求。目前上海市“便捷就医服务”数字化转型2.0将智能诊后管理作为应用场景,通过人工智能技术赋能医院慢病管理,实现诊后随访信息自动采集和分析,通过智能语音和问卷的方式,实现随访工作自动化执行,提升区域整体随访能力与效率 [ 7 ] 。(2)群体随访方法:上述提到的集中随访也属于群体随访的一种,但能够完成的随访人数仍旧不多。针对样本量高达数十万乃至上百万的大型队列在开展随访时主要采用3种方法。可根据队列规模以及研究人力物力情况对全体成员开展重复横断面调查,或通过抽样选取部分代表性成员进行重复调查。当所需随访内容为发病或死亡等事件时,可利用各类运行的监测系统或常规工作形成的资料或数据库来获取队列结局,例如疾病预防控制系统的全死因监测系统、发病监测系统、医保系统、公安户籍管理系统等。此类方法相较于重复调查获取信息的质量控制更好[ 8 ] 。最后,还可通过社区来获取队列成员结局信息,确定迁移失访状况及常规监测的漏报情况。但其缺点在于仅能获取发病或死亡等较为简单的结局信息,更为专业的健康状况,生化指标等数据仅依靠社区居委会、街道工作人员无法获得。需要通过基层卫生服务中心建立起人群随访监测网络,定向监测暴露因素及结局。此外,还可开展以工作组织或机构为单位的定向监测网络,更好覆盖职业人群。
3. 随访时间的确定:(1)随访起始时间:随访起始时间取决于所研究疾病的诱导期与潜伏期情况,但在健康管理中很多慢性病在潜伏期是无明显表现,不易察觉的。并且由于临床研究与健康管理关注点的不同,在确定随访起始时间上,健康管理可在开展健康危险因素干预时同步开展随访监测。(2)随访终止时间:在确定随访终止时间时,需要区分观察终点与观察终止时间的概念。观察终点是指研究对象出现预期结果,而观察的终止时间是指整个研究工作的截止时间,是预期可以得到结果的时间 [ 2 ] 。例如研究老年人痴呆和AD的患病率,为此开展5年随访研究。当所研究对象出现痴呆或AD此类随访终点时随访终止,同时也可能存在部分研究对象在5年内没有患病,但依然结束随访。这种在研究结束时研究对象并未出现阳性结局的现象被称为删失。(3)随访期:随访期是指从研究对象入组(随访起始)到最后一次随访结束所经历的时间。随访期的长短与所研究暴露因素与疾病的关联强度,疾病的潜伏期长短,研究目的以及研究项目的支持资源有关。不同疾病治疗后随访期存在差异,例如肿瘤手术后一般有5~10年随访期,甚至终身随访,而阑尾手术后仅需1~3个月随访期。(4)随访间隔:随访间隔时间受到随访类型、研究目的、所研究疾病自然史等因素的影响。对于疾病发展迅速,病程及转归时间短的可以适当缩短随访间隔。相对地,潜伏期较长,疾病发展缓慢,病程长的则需要设置较长随访间隔。例如国家针对抗艾滋病治疗0~12个月的患者要求当年随访次数不少于7次[ 9 ] 。对慢性病患者进行随访时需要根据潜在危险的大小分类管理,不同管理级别的管理方案随访时间间隔存在差异。以高血压为例,对血压达标者每3个月随访一次;血压未达标者,2~4周随访一次;而对于35岁以上健康人群则建议每年随访一次血压[ 10 ] 。
4. 随访研究设计的统计分析:随访研究被应用于多个学科领域,因此对随访资料的统计分析需要基于研究设计、研究目的以及数据类型,选择适宜的统计分析方法。在健康管理中开展随访研究,常用的统计分析方法包括生存分析、多因素分析、重复测量方差分析、倾向性评分等。(1)生存分析:健康管理随访研究中不仅考虑终点事件,有时还需要考虑出现终点事件所经历的时间因素,例如常见慢性病的随访研究等。因此,当涉及疾病发展与存活研究时可使用生存分析法进行统计分析。通过生存分析可以估计特定事件发生的概率,可使用寿命表法、Kaplan-Meier生存曲线以及Cox比例风险模型来研究与事件发生相关的因素。在健康管理中影响人群健康的因素很多,当进行多因素分析生存资料时常使用Cox比例风险回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量,分析多种因素对生存期的影响,且不易受删失数据的影响 [ 11 ] 。我国开展的缺血性血管疾病发病风险评估是比较典型的基于Cox比例风险模型的案例,以缺血性心血管病事件作为预测模型的因变量,以年龄、收缩压、体重指数、血清总胆固醇、是否糖尿病和是否吸烟6个主要危险因素为自变量,拟合分性别的最优预测模型,评估未来10年缺血性心血管病事件的绝对发病危险[ 12 ] 。(2)多因素分析:多因素分析用于研究多个因素对研究结果的影响,也称多元分析或多变量分析。常用的多因素分析方法包括多元线性回归分析、logistic回归分析以及上述提及的Cox比例风险回归模型分析。在使用多因素分析时,需要注意一些统计前提条件和假设。例如,数据应满足线性关系、正态分布、无多重共线性等要求。具体使用哪种方法,需要根据研究变量意义、数据类型等进行分析。当研究一个或多个自变量与连续的因变量之间关系时,可使用多元线性回归分析;当研究一个或多个自变量对二元或多元分类因变量的影响时,可用logistic回归分析;Cox比例风险模型则用于评估多个协变量对生存时间或某个事件风险的影响。(3)重复测量方差分析:重复测量方差分析(repeated measures analysis of variance,RM-ANOVA)是一种用于比较同一组个体在不同时间点或条件下的多次测量结果的统计方法。由于随访研究是观测不同时点研究对象的情况,因此简单方差分析无法满足研究需要,可使用重复测量方差分析法进行统计分析。其原理与方差分析相同,但考虑了相同个体在不同时间点或条件下测量结果的关联性。同样的,在实施RM-ANOVA时,需要进行一些前提条件的检验,如正态性、方差齐性、相关性等。如果数据不符合这些前提条件,可以考虑进行数据转换或采用非参数方法进行分析。重复测量方差分析通常使用统计软件来执行,如SPSS、R、Python等。(4)倾向性分析:当数据中出现大量混杂因素需要同时进行调整时,使用倾向性分析可有效减少或消除选择偏倚,常应用于回顾性研究与观察性研究。通过使用综合倾向性评分表示多个混杂因素的影响,降低协变量维度,减少自变量个数,有效克服分层分析和多因素调整分析自变量个数限制的问题。一般使用Logistic回归模型对研究对象的倾向性评分进行估计,通过倾向性评分调节观察的组间个体差异,达到“事后随机化”。常见的倾向性分析方法包括匹配法、分层法、矫正法与加权法。
5. 随访研究的质量控制:(1)对失访进行控制:随访研究中出现失访的情况可能造成一些不良影响,例如产生失访偏倚,研究结果的不确定性、研究效率降低等,为保证研究质量需要对失访进行控制。一般规定失访率控制在10%所得结果具有统计学意义,因此在计算所得样本量基础上可增加10%的样本,扩大样本量。在选择研究对象时设置排除标准,排除失访风险高的研究对象,例如在开展某社区健康管理随访研究时排除短期租住的流动人口。在开展随访前要与研究对象充分沟通,提高其对研究的理解与依从性,并做好知情同意。可以给予随访对象一定激励与支持,例如提供一些奖励或提供解决健康问题的支持。在数据分析阶段,对失访数据可以保留基础信息,缺失数据较少的情况可不做处理,或者采用最差值法、平均值法、多重填补等方法对数据进行处理。(2)对随访工作人员进行选拔与培训:为提高数据收集质量,减少信息偏倚的情况。在进行随访人员的选拔时最好具备一定医学背景或者经过队列建设相关专业培训并通过考核,此外个人特质方面还应该认真负责,社会沟通能力强,愿意从事随访工作,具体可根据研究设计确定选拔标准。确定随访人员后,需要对其进行统一的培训考核。培训内容要包括研究项目的目的、随访方案、随访流程、调查范围,开展随访所需要的专业技能、沟通技能、操作技巧、随访态度、基本礼仪等。培训后对相关人员进行评估考核,通过后方可开展随访工作。(3)定期对随访工作质量进行评价:随访包括长期随访与短期随访,尤其是对于长达数年的随访工作来说,定期开展质量评价有助于提高研究质量。可从以下几个方面进行评价:①随访现场评价,要求工作环境及秩序良好,研究器材摆放整洁,对档案资料及电子数据进行管理;②对随访材料进行审查,例如对问卷内容、问卷完成质量进行评价,数据收集是否准确等;③采集生物样本的审查,包括样本采集、处理与保存是否规范,是否及时录入系统等。
四、随访研究在健康管理中的应用
1. 慢性病管理案例分析:以梁小华等 [ 13 ] 开展的一项高血压健康管理5年随访效果研究为例,研究分析高血压社区规范化管理5年后对血压的控制效果,规定每3个月对纳入管理的患者进行随访并指导自我血压测量,每年进行体格检查及空腹血糖、血脂测量。随访方式以面对面随访为主,并在定期通过电话或手机短信提醒患者随访时间,组建专业的随访团队(包括全科医生、护士、药剂师及公共卫生医师)。该研究纳入对象源于国家基本公共卫生服务系统已登记的高血压患者,分别将健康管理干预5年期、3年期与基线血压水平比较,分析2009年、2012年、2014年三个时间点血压控制情况。综合使用前瞻性队列研究与随访研究方法探讨健康管理对高血压控制的效果。
杨玉环等 [ 14 ] 开展了有关血尿酸与颈动脉粥样硬化(CAP)及10年心血管疾病风险关系的随访研究,纳入2013至2016年于某医院进行健康体检的34 473例,并根据是否患有颈动脉粥样硬化进行分组,对18 655例无颈动脉粥样硬化者进行随访研究,以首次颈动脉超声检查为随访起点,以后续体检发现颈动脉粥样硬化为随访终点,随访终止时间为2023年1月31日,采用国人缺血性心血管病10年发病风险评估表对无CAP组中完成≥2次颈动脉超声检查、年龄>35岁且有吸烟情况的2 352例健康检者的10年心血管疾病风险进行评估。
综合上述案例分析,相对于临床治疗,开展健康管理干预效果见效慢,单纯的横断面研究不一定能收集完整数据,因此需要应用随访研究对不同时点的情况进行调查。并且随访研究属于前瞻性研究,在判断暴露因素或干预措施与健康结局的因果关联强度高。开展随访时还能够为管理对象提供健康咨询、健康教育服务,提高健康管理依从性。
2. 随访研究的创新应用:在健康管理中,随访可以及时了解管理对象的健康状况,管理方案实施情况,解答健康问题,提供健康指导。对于慢性病合并并发症的患者来说,随访能够关注高危因素,预防并发症急性发作,及时提供转诊等服务。但现有随访方式均存在一定不足,例如面对面随访可能由于管理对象自身原因无法到场而不能进行随访,集中随访则缺乏针对性。电话随访不能收集体格检查等客观健康资料,无法排除由于管理对象主观因素造成的信息错误。网络随访则受到使用对象年龄、职业文化程度等因素影响。因此需要结合项目情况开展综合随访,融合多种随访方式的优点,弥补单一随访方式缺点。
通过王晓丽等 [ 7 ] 研究发现,目前存在慢病随访、专病随访、出院随访、科研随访等随访场景繁多,慢病管理随访需求高,医务人员工作负荷大、随访完成度低,居民个性化随访需求难以满足等问题。因此基于大数据和深度学习技术化服务能力搭建智能随访管理系统,上线后可覆盖区域内医疗卫生机构,实现健康管理、科研追踪、保健服务等多场景应用。同时还可促进健康数据互联互通,为研究者提供科学可靠的随访数据,促进更多高质量研究成果的产出。
3. 随访研究的实施效果:随访研究可被应用于慢性病管理,预防性健康管理,康复性健康管理、健康教育随访等。通过随访,研究者可评估慢病患者长期治疗效果与生活质量,了解其用药依从性、症状控制情况及并发症发展。对于开展预防性健康管理的个体,可以了解不同预防措施对健康的影响,有助于制定更加有效的预防措施与健康教育计划等。健康管理中开展随访研究在提高用户满意度,建立良好关系,促进慢病控制,减少医疗成本方面均有一定效果。
五、总结与展望
本研究通过对随访研究的概念、设计步骤、关键环节进行阐述,并结合案例与创新应用,详细介绍健康管理领域随访研究的应用,为健康管理研究者提供方法指导。希望未来有更多的学者将随访研究灵活应用于健康管理实践中,为评估健康干预效果,达到更好健康结局提供支持。
利益冲突所有作者声明无利益冲突
本刊通信地址:北京市西城区东河沿街69号517室
联系电话:(010)51322343
Email:cjhm@cmaph.org
杂志官网:https://www.zhjkgl.org.cn/
投稿网址:https://medpress.yiigle.com
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。