COVID-19大流行对结核病患者就医行为及医生诊断延迟的区域差异性影响研究

《BMC Public Health》：Impacts of the COVID-19 pandemic on tuberculosis patients’ healthcare-seeking behaviors and doctors’ diagnosis delays

本研究聚焦COVID-19大流行期间非药物干预措施（NPIs）对结核病（TB）防控体系的冲击。通过分析2018-2022年常州和苏州6764例与15140例肺结核患者数据，发现疫情期间患者延迟（>14天就诊）无显著变化，但诊断延迟呈现区域异质性：常州风险下降（HR=1.18），苏州风险上升（HR=0.92）。研究强调需根据疫情规模、医疗资源可及性及人群健康素养制定精准应对策略，为未来"X疾病"大流行提供TB防控参考。

　　

当COVID-19疫情席卷全球，医疗系统面临前所未有的压力。为控制病毒传播，中国实施了一系列非药物干预措施（NPIs），这些措施在阻断疫情的同时，也深刻改变了人们的就医行为。结核病（TB）作为重大传染病，其防治工作在这场大流行中受到严重冲击。患者因恐惧感染而回避就医，医疗资源向COVID-19倾斜导致TB诊疗服务缩水，这些因素都可能延误TB的诊断与治疗。然而，现有研究关于疫情对TB患者就医延迟和诊断延迟的影响结论不一，且缺乏分阶段、分区域的深入分析。为厘清NPIs对TB防控的具体影响，并为未来类似公共卫生事件提供应对依据，Shi等人在《BMC Public Health》发表了这项覆盖2.1万余名TB患者的多中心研究。

研究团队采用回顾性队列分析，主要技术方法包括：基于结核病信息管理系统（TB Information Management System）收集2018-2022年常州和苏州两地肺结核患者的人口学特征、诊疗时间节点等数据；运用Cox回归模型计算风险比（HR）评估延迟风险；按疫情发展阶段（疫情前、初期爆发、常规防控、严格NPIs实施、过渡期）进行分层分析；并通过敏感性分析验证结果的稳健性。

患者和诊断延迟的定义

研究将患者延迟定义为症状出现至首次就医时间超过14天，诊断延迟定义为首次就医至确诊时间超过14天。基于疫情发展及防控措施变化，将研究期划分为五个阶段进行对比分析。

结核病通知量的变化

如图1所示，疫情发生后两地TB通知量均有所下降。2020-2022年间，常州年均TB报告病例数较2018-2019年下降21.7%，苏州下降16.5%。

研究对象的基本特征

2018-2022年，常州共纳入6764例新发TB患者，苏州纳入15140例。两地患者在性别、年龄、细菌学检测结果、职业、治疗类型、流动人口构成等方面分布存在显著差异（P<0.001），例如苏州患者中<60岁人群（74.1%）和流动人口（49.0%）比例更高。

常州疫情期间的延迟情况

与疫情前（2018-2020年）相比，2020-2022年期间常州TB患者的中位就医时间均为15天，患者延迟比例无显著变化（51.3% vs 52.1%, P>0.05）。但中位诊断时间从5天缩短至4天，诊断延迟比例显著下降（15.6% vs 9.7%, P<0.001）。在不同疫情阶段，患者延迟风险在期初爆发期（期1）有所降低（HR=1.27），在严格NPIs后的常规防控期（期4）风险升高（HR=0.87）；而诊断延迟风险在期2、期4、期5均显著降低。

苏州疫情期间的延迟情况

苏州TB患者的中位就医时间在疫情前后均为7-8天，患者延迟比例无显著变化（35.8% vs 36.1%, P>0.05）。但中位诊断时间从8天延长至10天，诊断延迟比例显著上升（37.6% vs 41.6%, P<0.001）。多变量Cox回归显示，与疫情前相比，整个疫情期间诊断延迟风险显著增加（HR=0.92）。

疫情对不同患者群体的延迟影响

分层分析揭示了影响的异质性。在常州，非农民群体在期1患者延迟风险降低，而在期4风险升高；女性、<60岁人群在期4患者延迟风险增加；细菌学检测阴性患者的诊断延迟风险在多个疫情阶段显著降低。在苏州，≥60岁患者在整个疫情期间及期2、期4的患者延迟风险增加；非农民群体在期3患者延迟风险降低；细菌学阳性及阴性患者的诊断延迟风险在疫情期间均有所增加。

敏感性分析

研究者更改延迟定义的临界值（如常州患者延迟改为21天，诊断延迟改为5天；苏州均改为8天）进行敏感性分析，结果与主分析基本一致，证明了研究发现的稳健性。

本研究通过精细的分期和分层分析，揭示了COVID-19大流行对TB诊疗延迟的影响具有明显的阶段特异性和区域异质性。总体而言，患者延迟未发生显著变化，但诊断延迟在医疗资源分配、防控政策强度不同的地区呈现相反趋势：常州诊断延迟改善，而苏州恶化。这种差异可能与两地COVID-19病例数、TB通知量下降幅度、公共卫生应对能力以及人群构成等因素有关。研究结果强调，在应对重大公共卫生事件时，不能一概而论地评估其对其他疾病防控的影响，而应结合疫情规模、医疗资源可及性、人群特征等因素，制定及时、精准的应对策略，以最大限度减轻其对TB等重大传染病防控的负面影响，保障卫生服务的公平性和可及性。该研究为未来应对类似"X疾病"大流行提供了重要的实证依据和策略启示。