中国患者共享网络中医生的抗生素合理处方行为存在同伴效应

《Communications Medicine》：Peer effects on appropriate antibiotic prescribing within a patient-sharing physician network in China

本研究针对全球抗生素不合理使用这一严峻公共卫生问题，创新性地利用中国区域电子健康记录数据，构建了基于患者共享关系的医生网络。研究发现，医生抗生素处方合理性受到其同行行为的显著影响（同伴效应系数为0.62），且网络中心性高的医生对同伴影响力更大。这为在资源有限条件下，通过靶向“意见领袖”医生来优化抗菌药物管理（AMS）策略、促进合理处方行为的传播提供了科学依据。

　　

在全球范围内，抗生素的不合理处方是一项极为普遍的低价值临床实践，极大地增加了抗菌素耐药性（AMR）的风险并导致不必要的医疗支出。虽然抗菌药物管理（AMS）项目已在全球推广，但其关键组成部分——教育干预（如医生培训、审计和反馈）的实施常常受到人力和经济资源限制的阻碍，尤其是在中低收入国家。中国是全球最大的抗生素消费国之一，其消费量占全球定义日剂量（DDD）的10%。更严峻的是，中国三级和二级医院中超过50%的抗生素处方不合理，而在基层医疗卫生机构，这一比例超过70%。面对中国超过400万的庞大且多样化的医生群体，在有限的医疗资源下，迫切需要更具成本效益的AMS策略。

以往的研究观察到，医生的态度和实践模式可能会受到其同行的影响。为了捕捉这种动态，研究人员引入了社会网络分析来描绘医生之间的同伴效应，通常使用从医疗记录中提取的患者共享关系作为代理。尽管过去十年相关研究有所增加，但关于同行如何促进低价值临床实践（如不合理处方）的“弃用”的证据仍然有限。

在此背景下，由北京大学公共卫生学院的管晓东教授团队领衔的研究在《Communications Medicine》上发表了题为“Peer effects on appropriate antibiotic prescribing within a patient-sharing physician network in China”的研究论文。该研究旨在构建一个基于患者共享关系的医生网络，并检验抗生素处方的合理性是否与其他医生的实践相关联，以及这种效应在不同特征人群中的差异。更重要的是，研究试图利用社会网络分析方法识别出在专业网络中对同行具有更强影响力的“关键医生”，为未来精准干预提供潜在靶点。

研究人员开展此项研究主要运用了几个关键技术方法。首先，研究数据来源于中国鄞州电子健康记录研究（CHERRY）数据库，这是一个包含了约100万常住居民和5800名医疗服务提供者信息的区域性综合数据库。其次，核心方法是基于2010-2023年的门诊电子病历（EMRs）构建患者共享医生网络：将医生定义为网络节点，如果两位医生在同一年内共享至少10名患者，则在它们之间建立连接（边），边的权重由共享患者数量决定。第三，抗生素处方合理性的判定遵循团队先前开发并验证的方法，将疾病诊断分为三个层级（Tier），仅将Tier-1（如肺炎，几乎总是合理）和Tier-2（如急性咽炎，有时合理）诊断相关的处方视为合理。第四，统计建模采用混合效应模型，将个体医生当前年份（t年）的抗生素合理处方率对其同行医生上一年份（t-1年）的平均合理处方率进行回归，并控制一系列医生和患者层面的协变量，以估计同伴效应的幅度。

研究样本

研究共纳入来自鄞州区5家医院和29家基层医疗机构的2,586名医生，产生了13,856个医生-年度观测值。这些医生年均为7,721.9名患者提供服务。大多数观测值来自基层医疗机构的医生（62.6%），其次是三级医院（21.9%）和二级医院（15.4%）。所有医生的年平均抗生素合理处方率为60.7%。

网络描述

研究期间（2010-2023年）构建的医生网络特征显示，网络中位医生数量（节点）为1,225名，中位连接数（边）为43,978条。所有连接中有46.6%发生在不同医院的医生之间，33.8%发生在不同级别医院的医生之间。每位医生平均与35.4名其他医生相连。网络图示显示，基层医生的患者共享关系围绕二级或三级医院医生形成中心。分析还发现，中心性较高的医生往往拥有更高的患者量、更低的老年患者比例、更高的合并症负担（CCI≥2）患者比例，且更可能就职于三级医院。

同伴效应分析

核心分析结果显示，在调整了混杂因素后，同行医生上一年的抗生素合理处方率每增加1%，个体医生当年的合理处方率将显著增加0.62%（95% CI 0.58, 0.66）。这表明医生的处方合理性确实受到其同行行为的显著影响。此外，分析还发现，男性患者比例较高、老年患者比例较高的医生，其合理处方率显著较低。

分层分析

分层分析揭示了同伴效应的不对称性。当按同行医生的相对中心性进行分层时，来自中心性较高医生的同伴效应（按度中心性分层：0.57 [0.53, 0.61]）远大于来自中心性较低医生的效应（0.05 [0.04, 0.06]）。这种模式在按接近中心性和中介中心性分层时也一致存在。进一步的分析表明，同一医疗机构内部的同伴效应（0.52 [0.49, 0.56]）强于不同医疗机构医生之间的效应（0.29 [0.25, 0.32]）。

敏感性分析

为验证结果的稳健性，研究进行了一系列敏感性分析。首先，使用随机生成的医生网络进行模拟，得到的同伴效应估计值接近于0且远小于真实网络的结果，支持了真实网络中观察到的效应并非偶然。其次，改变构建医生连接的阈值（如共享5名或20名患者，或保留前10%、20%、30%的最紧密连接），发现应用更严格的阈值得到的效应估计与主分析相近，而更宽松的阈值效应较小但仍显著，表明主分析结果对阈值选择不敏感。最后，使用未加权的网络（即不考虑共享患者数量）计算同行合理处方率，得到的效应估计（0.32 [0.26, 0.37]）虽小于加权网络，但仍显著，进一步支持了更强连接带来更明显效应的观察。

本研究通过严谨的设计和分析，揭示了在中国医疗背景下，医生抗生素处方合理性存在显著的同伴效应。这意味着，改善一位有影响力的医生的处方行为，可能会在其社交网络内产生涟漪效应，进而带动其同行行为的改善。这种效应存在明显的不对称性，医生主要受到网络中更具中心地位、影响力更大的同行（即“意见领袖”）的影响，而来自中心性较低同行的影响微乎其微。此外，效应在同一医疗机构内部更为强烈，这与中国医疗体系中存在的“处方礼仪”和层级结构相呼应，即医生（尤其是资浅者）倾向于遵循资深同事已建立的处方模式。

研究结果具有重要的政策启示。在资源有限的情况下，针对数量庞大的医生群体进行全面干预挑战巨大。本研究指出了一条更具成本效益的路径：通过社会网络分析等方法识别出网络中的“意见领袖”医生，并对其进行重点干预（如强化培训、严格审计），从而利用其影响力促进合理处方行为在网络中的扩散，实现“四两拨千斤”的效果。这不仅为优化中国的抗菌药物管理（AMS）策略提供了新思路，也丰富了关于社会网络影响医疗行为、特别是低价值实践“弃用”的证据。同时，研究结果也提示，政策制定者和医院管理者应积极培育医生间的专业网络，促进机构内外的交流协作，这不仅能改善处方行为，也可能带来更好的患者照护连续性和结局。

当然，研究也存在一些局限性，例如数据仅来自中国一个区域，可能忽略了跨区域的患者共享；未能控制所有可能的混杂因素（如医生的具体科室、年资、职称）；以及构建医生连接的方法基于年度共享患者阈值而非更贴合临床实践的医疗事件序列。未来的研究可考虑采用更精细的网络构建方法，并结合定性研究深入揭示影响处方行为的主观认知和具体机制。

总之，这项研究有力地证明，在中国患者共享的医生网络中，同伴效应是影响抗生素合理处方的重要因素。有效利用这种效应，通过靶向关键意见领袖来促进最佳实践的传播，为提高干预效率、遏制抗生素不合理使用提供了充满希望的新策略。