综述：护士主导的糖尿病视网膜病变筛查模式：对护士角色和贡献的探索性综述

糖尿病视网膜病变（DR）筛查中护士主导模式的研究显示，护士通过研究、咨询、健康管理、技术操作和数据收集等多重角色提升筛查效率与成本效益，但面临模式转型、培训不足、资金短缺及职业动力等挑战。需完善标准化培训框架与政策支持以实现规模化应用。

　　
糖尿病视网膜病变（DR）筛查的护士主导模式研究综述

糖尿病视网膜病变作为糖尿病最常见的并发症，其全球患病率预计将从2020年的1.03亿增至2045年的1.61亿。这一增长对现有医疗体系构成严峻挑战，特别是基层医疗机构和欠发达地区的筛查覆盖率不足20%。基于2025年5月前的系统性文献检索，本研究通过PRISMA流程筛选出15项符合标准的国际研究，覆盖澳大利亚、加拿大、美国、英国等9个国家的临床实践。以下从研究框架、核心发现、实践启示三个维度进行深入分析。

一、研究框架与方法创新
研究采用改进的PRISMA框架，通过多级筛选机制确保文献质量。数据库涵盖PubMed、CINAHL等五大权威平台，检索词精准组合了"DR"、"nurse-led"、"screening"等关键词。在筛选过程中引入第三方复核机制，有效避免了单一审稿者的认知偏差。特别值得关注的是，研究团队创新性地将PDSA循环（计划-执行-研究-行动）引入分析框架，通过迭代优化验证模型的有效性。例如巴西团队通过6个月周期性的PDCA循环，使筛查覆盖率从29%提升至47%，同时将平均随访间隔从4.8个月缩短至即时完成。

二、核心角色与实践价值
1. 全流程健康管理角色
护士在DR筛查中承担"三位一体"职能：筛查执行者（完成眼底摄影、裂隙灯检查等基础操作）、风险评估者（建立动态分级筛查系统）和患者教育者（整合糖尿病管理知识）。英国试点项目显示，这种整合式服务使患者依从性提升40%，筛查及时率提高至85%。

2. 技术创新应用
新型便携式眼底相机和AI辅助诊断系统的应用显著提升了筛查效能。在法国DIABSAT项目中，护士通过卫星传输实时将影像数据传至三级医院专家系统，使偏远地区筛查时效缩短70%。澳大利亚的实践表明，经过认证的护士在STDR（严重非增殖性病变）筛查中的敏感度达93%，特异性达91%，超过部分眼科医生的水平。

3. 成本效益优势
经比较分析，护士主导模式较传统专科筛查模式具有显著成本优势。法国DIABSAT项目通过整合多并发症筛查，使人均成本降低40欧元。英国NHS的试点数据显示，每增加1名认证筛查护士，可减少0.8个眼科门诊日消耗，同时提升筛查覆盖率23个百分点。

三、实践推广的关键障碍
1. 人力资源结构性矛盾
全球护士缺口达600万，但现有人员中仅17%接受过DR筛查专项培训。美国CDC调查发现，83%的社区护士缺乏系统性培训，导致筛查误判率高达12%。

2. 财政支持机制缺失
研究显示，只有6%的护士主导项目获得持续财政保障。巴西某项目因设备更新资金不足，导致筛查准确率在18个月后下降21个百分点。

3. 标准化培训体系空白
当前培训存在三大断层：设备操作（仅29%机构提供）、影像解读（仅14%含AI辅助）、政策衔接（仅7%纳入国家医保目录）。澳大利亚开发的"认证-授权-激励"三级体系（含12个月实践认证、年度考核、绩效补贴）被证明可使筛查达标率提升至78%。

四、优化路径与政策建议
1. 构建分层培训体系
建议建立"基础筛查-影像解读-专科管理"三级认证制度。参考丹麦的在线培训平台（每年完成12学时学分），实现技能认证与临床实践的无缝衔接。

2. 创新财政保障机制
可借鉴法国"筛查服务包"模式，将DR筛查纳入糖尿病管理医保包。同时建立"设备使用补贴+筛查量奖励"机制，如澳大利亚实施的每完成100例筛查奖励设备维护基金。

3. 完善技术支持系统
推荐部署智能筛查工作站，集成AI辅助诊断（准确率＞90%）和电子健康档案系统。南非的实践表明，结合移动终端的数字化系统可使筛查覆盖率提升3倍。

五、未来研究方向
建议开展三类研究：①跨国比较研究（重点分析中低收入国家适用性）；②长期追踪研究（评估5年以上随访效果）；③混合现实培训系统开发（如VR模拟筛查场景）。同时需加强循证医学证据积累，特别是成本效益分析模型构建。

本研究证实，护士主导的DR筛查模式在提升可及性、优化资源配置方面具有显著优势。但成功实施需要系统性支持，包括标准化培训认证（如国际护士协会DR筛查能力框架）、可持续资金保障（建议将筛查经费占比从目前的3%提升至8%）、以及跨部门协作机制。随着5G技术和AI诊断系统的普及，未来护士角色将向"筛查实施者-数据分析师-健康协调者"演进，这需要教育体系、医保政策和技术创新的多维协同推进。