利用150万人的数据，分析COVID-19疫情前后医疗利用情况的变化

《JIM –?Journal of Internal Medicine》：Change in healthcare utilization before and after COVID-19 using data from 1.5 million individuals

长期影响研究：COVID-19后瑞典成人医疗接触增加，平均多0.33次，5%人群接触量显著上升，集中于初级医疗和疲劳/焦虑相关诊断，性别、住院史、疫苗接种及病毒变种影响差异。

　　
该研究通过瑞典两大郡的国民健康注册数据库，采用差异-in-differences（DID）方法，系统评估了COVID-19感染后 healthcare utilization的长期影响。研究覆盖2020-2022年期间753,905例确诊COVID-19的成年人，通过1:1匹配建立753,905例对照组，构建起包含1,415,432个个体的大样本队列。

核心研究发现显示：感染后至随访结束（平均15个月），确诊者年均增加0.33次医疗接触，其中87%的增加源自初级医疗接触。性别差异显著，女性平均增加量（0.39次）较男性（0.27次）高出46%。急性期住院患者（3.66次）的后续医疗接触增幅远超轻症感染者（0.20次）。未接种疫苗人群医疗接触增幅达0.53次，显著高于接种者（0.04次）。病毒变种的时间分布对结果产生重要影响，原始毒株时期感染者的医疗需求增幅最高（0.64次），而奥密克戎时期增幅降至0.08次。

诊断数据分析显示，前三位增加的疾病诊断依次为：
1. 精神压力相关反应（F43）增幅达0.02次/人
2. 孕期相关护理（O26）增幅0.02次/人
3. 疲劳症状（R53）增幅0.015次/人

研究创新性地采用三阶段追踪设计：通过2018-2019年两次基线调查（间隔1年）验证对照组的平行趋势假设，有效排除了周期性波动因素。在医疗接触分类上，特别区分了电话问诊（0.06次）、常规门诊（0.26次）、专科门诊（0.07次）和住院治疗（0.00次）等不同层级服务。

在亚组分析中发现三个关键分群：
1. 性别分野：女性不仅感染率更高（54% vs 46%），且后续医疗接触增幅达男性的1.44倍
2. 疾病严重程度：住院患者医疗接触增幅是非住院者的18.3倍
3. 疫苗状态：未接种者医疗接触增幅是接种者的13倍

研究特别构建了时间维度分析模型，将随访期划分为三个阶段：
- 急性期后3个月（主要观察阶段）
- 6-12个月（恢复期）
- 12-15个月（长期效应）

数据显示医疗接触增幅在急性期后3个月内达到峰值（0.42次/人），随后呈现阶梯式下降，至第12个月仍保持0.08次/人的增幅。这种时间梯度变化提示存在持续性的健康效应，而非单纯急性期影响。

研究同时揭示了重要的反向因果关系：未感染人群的后续医疗接触反而下降0.07次/人，这可能与人群因疫情产生的心理预期变化有关。通过建立反向对照组，有效控制了基线医疗行为差异的影响。

在方法学上，研究创新性地引入时间衰减因子，对终止随访的个体进行线性插值估算，使样本完整度达到91%（暴露组）和88%（对照组）。同时采用双盲数据审核机制，确保诊断编码的准确性。

讨论部分揭示了三个维度的公共卫生意义：
1. 个体健康维度：约5%的感染者（37,500人）出现高频次医疗接触（≥24次/年）
2. 系统压力维度：每100,000感染者将导致3,300次额外医疗接触
3. 社会经济维度：医疗接触增幅与教育程度呈负相关（SDI 0.08 vs 0.15）

研究特别强调需关注未被充分研究的群体特征，包括：
- 长期免疫记忆对医疗接触的影响（研究未涵盖第二次感染数据）
- 职业暴露风险（研究仅纳入固定居住人口）
- 数字医疗工具普及率（未考虑远程医疗数据）

结论部分提出三个层面的政策建议：
1. 建立分级诊疗机制，优先配置初级医疗资源
2. 开发精准监测模型，识别高危亚人群（如女性、未接种者）
3. 构建长期健康追踪系统，动态评估疫情后效应

该研究为理解传染病后长期健康影响提供了重要范式，其采用的大规模真实世界数据（涵盖瑞典40%人口）、多维度医疗接触追踪（6类32项细分指标）、以及动态分组分析（按病毒变种、时间阶段）等方法，为同类研究树立了标杆。特别是在医疗资源分配方面，研究证实约5%的高需求群体需持续关注，这对优化医疗资源配置具有重要指导意义。