移动设备主动远程监测长期病症的成本效益分析：系统综述与展望

《npj Digital Medicine》：Active remote monitoring of long-term conditions with mobile devices: a systematic review of cost-effectiveness analyses

本刊编辑推荐：为解决长期病症管理中的信息缺失和医疗资源分配难题，研究人员对基于移动设备的主动远程监测技术开展成本效益分析。系统综述发现，在7项涉及6种长期病症的研究中，该技术通过早期干预、自我管理和患者主导护理等机制，在6项研究中显示成本效益优势，但存在较高决策不确定性。该研究为决策者、开发者和分析师分别指导资源分配、产品开发和未来研究设计提供了重要依据。

　　

在慢性疾病管理领域，一个长期存在的难题如同悬在临床医生头上的达摩克利斯之剑：如何获取患者在不同时间点的完整健康状态信息？传统随访模式通常要求患者每6-12个月复诊一次，但这种间歇性的评估往往受限于患者对症状的不完全回忆，可能导致临床决策质量打折扣，错失预防病情恶化的黄金时机。更令人遗憾的是，当患者处于稳定期时，本可采用更节约资源的管理策略，却在固定复诊模式下造成了医疗资源的浪费。

数字技术的兴起为这一困境带来了曙光。特别是基于移动设备的主动远程监测技术，通过患者定期主动报告症状和健康指标，能够形成连续的电子患者生成健康数据。与需要额外硬件设备的被动监测技术不同，这种主动监测只需利用患者已有的智能手机或平板电脑，便可大规模部署，边际成本相对较低。然而，医疗系统在引入任何数字技术时都面临前期投入的问题，包括数字基础设施、软件许可费和人员配置等成本。因此，医疗支付方和决策者迫切需要成本效益证据来支持这些技术的广泛采用。

在此背景下，Sean P. Gavan等研究人员在《npj Digital Medicine》上发表了题为"Active remote monitoring of long-term conditions with mobile devices: a systematic review of cost-effectiveness analyses"的系统综述。该研究旨在识别和评估已发表的关于基于移动设备的主动远程监测技术对长期病症管理的成本效益分析，为相关决策提供证据支持。

研究人员采用系统文献综述方法，检索了2008年至2024年11月期间的Medline和Embase数据库。研究聚焦于需要患者频繁通过移动设备报告自身状况的干预措施，最终纳入了7项成本效益分析，涵盖类风湿关节炎、精神分裂症、老年人复杂慢性病、癌症、多发性硬化和炎症性肠病等六种长期病症。

通过系统分析，研究发现这些主动远程监测技术主要通过三种机制发挥作用：促进早期干预以防止病情恶化（4项研究）、支持自我管理（2项研究）和实现患者主导的护理（1项研究）。在成本估算方法上，研究采用了自上而下成本计算法（2项）、自下而上微成本计算法（3项）和假设估计法（2项）。

监测策略的逻辑模型

各研究的逻辑模型分析揭示了干预的作用机制。四分之三的研究（4项）采用主动远程监测来提醒医护人员或患者注意症状恶化，并促进早期干预。监测内容涵盖自我报告的疾病活动度、更广泛的生活质量或幸福度量表，以及与特定长期病症相关的构念，如疲劳、压力、记忆力、用药依从性和心理社会因素。监测频率从每日到每三个月不等。所有这四项研究均使用独立的面向提供者的仪表板来报告数据。

一项研究通过监测自我报告的疾病活动度来促进患者主导的护理。在这种情况下，纵向电子患者生成健康数据被认为可以通过减少常规门诊需求来降低医疗成本。另外两项研究利用主动远程监测来促进自我管理，患者首先决定要纵向监测的结局指标，数据通过应用程序或独立仪表板以面向患者的纵向响应图形式呈现。

移动设备主动远程监测的成本分析

成本估算方法的不同导致了结果间的显著差异。采用自上而下成本计算法的两项研究得出的每位患者成本较低（17.50欧元和25欧元），而采用自下而上微成本计算法的三项研究成本较高（范围从每患者914.80美元到2447英镑）。进一步对照Khan等人提出的数字健康干预项目成本组成部分清单进行分析发现，所有研究都报告了维护、实施和卫生人员参与类别的成本，两项研究报告了开发类别成本，但没有研究报告研究类别成本。这种差异提示，自上而下成本计算可能低估了医疗系统承担的成本，如果分析中遗漏了相关资源或耗材。

成本效益结果

基础案例分析表明，基于移动设备的主动远程监测在七项研究中的六项中具有成本效益。其中四项研究显示该技术具有主导优势（改善健康结局并降低成本），两项研究显示以可接受的增量成本改善了健康结局。仅有一项研究指出，对于患复杂慢性病的60岁以上老年人，主动远程监测不具有成本效益。

值得注意的是，尽管基础案例结果积极，但所有研究都显示出相当大的决策不确定性。在五项基于试验的成本效益分析中，通过自助法（bootstrapping）处理抽样不确定性产生的增量结果分布在成本效益平面的所有四个象限，表明增量成本和健康结局的方向存在不确定性。

研究质量评估

使用CHEERS-2022声明对研究方法学和结果报告质量进行评估显示，七项纳入研究整体质量较好。然而，健康经济分析计划、成本和健康结局的分布效应以及受研究影响人群的参与效果等相对新引入的报告标准项目报告不足。没有研究报告亚组分析来探讨人口特征异质性如何影响移动设备主动远程监测的成本效益。

讨论与展望

本研究首次对专门针对基于移动设备、需要定期用户输入以创建电子患者生成健康数据的主动远程监测策略的成本效益分析进行了详细评估。研究发现为这类新兴数字干预措施的成本效益提供了初步支持，但普遍存在的决策不确定性可能阻碍其基于现有证据被更广泛地采纳。

与既往评价不要求主动用户输入的远程监测策略的综述不同，本研究突出了移动设备主动远程监测的独特优势：普通人群中的设备高普及率为大规模部署提供了机会，且对医疗系统的前期成本相对较低。然而，成本估算方法的差异、大多数研究中使用的独立仪表板对医护人员工作流程的潜在影响，以及数字素养不平等对干预效果的可能影响，都是未来研究需要关注的问题。

未来研究应增加决策分析模型的使用，以模拟长期使用移动设备主动远程监测的成本和健康结局；探索使用非随机准实验研究设计的可行性；研究特定临床环境下不同监测频率的成本效益差异；并采用社会投资回报框架或多标准决策分析来量化医疗系统内外各方的成本和收益。

结论

基于移动设备的主动远程监测策略具有成本效益潜力，可改善长期病症患者的疾病管理。然而，当前的证据水平存在较高决策不确定性，可能限制这些策略的更广泛采用。干预开发者和分析师可以通过提供更透明的前期成本估计和详细探索导致决策不确定性的参数，来加强采用这些数字健康技术的证据基础。最终，这将使长期病症患者能够获得有效且具有成本效益的移动设备主动远程监测策略，从而改善其长期疾病管理。