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这篇系统综述和荟萃分析对 45 项回顾性队列研究进行综合分析，发现与面对面就诊相比，远程医疗（telehealth）模式下患者未就诊风险降低（OR=0.61）。虽研究存在异质性，但结果稳健，为临床和管理决策提供重要参考。
一、引言
COVID-19 大流行促使远程医疗迅速发展，如今对其相关护理模式的评估备受关注。在这些评估中，经常会对比新的虚拟护理模式与传统面对面服务的就诊率（也称为未就诊、未按时就诊或爽约率）。这是因为设计良好的虚拟护理模式被认为能为患者提供更大的可及性，去除了出行负担，就诊率的提高被视为预约对患者的适宜性和便利性的替代衡量指标 。本分析旨在综合现有文献中的这些数据，确定提供虚拟护理模式是否会影响患者就诊的可能性，这有助于临床医生和管理人员更好地理解实施良好的虚拟护理模式可能带来的效果。
二、方法
- 文献检索：2023 年 7 月在 PROSPERO 注册文献检索，检索词包括 non* attend*、fail* attend * 等，检索 2020 年 1 月至 2023 年 6 月发表在 Ovid Medline、ProQuest Health Research 等五个数据库的文章。研究者按照系统流程对文章进行筛选，最终纳入 45 项研究。这些研究需用英文撰写，描述现有或新实施的远程医疗护理模式，并在评估中包含远程医疗和等效面对面医疗方式的就诊衡量指标，同时排除 COVID-19 大流行前的研究和非就诊频率小的研究，样本量过小的研究也被排除1。
- 效应量分析与计算：采用随机效应模型进行分析，以对数优势比为结果测量指标。计算包括I2和 Q 统计量在内的异质性统计量、模型拟合统计量，并评估发表偏倚。最后进行秩相关检验以进一步评估已发表研究是否存在偏倚2。
三、结果
- 纳入研究情况：最终纳入 45 项研究，其中一项研究因可能是潜在异常值被排除。观察到的对数优势比范围为 -1.94 到 0.93，大多数估计值为负（84%）。基于随机效应模型估计的平均对数优势比为μ=?0.49（95% CI： -0.66 到 -0.32），优势比为 0.61。这表明远程医疗患者的未就诊率显著降低，不仅具有统计学意义，临床意义也较大3。
- 异质性与模型拟合：根据 Q 检验，研究结果存在高度异质性（Q(44)=9622.12 ，p<0.0001 ，τ2=0.32 ，I2=99.89%）。模型拟合统计量支持模型拟合的充分性，研究者认为模型拟合可接受45。
- 发表偏倚评估：进行失安全数（Fail-safe N）分析评估发表偏倚，该研究的失安全数计算为 80572.00，研究者认为结果稳健，不受发表偏倚显著影响。纽卡斯尔 - 渥太华量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）测量显示纳入的原始研究质量参差不齐，观察值范围为 3 到 867。
四、讨论
- 远程医疗降低未就诊率的意义：自 COVID-19 以来的许多评估表明，远程医疗护理模式的未就诊率显著低于面对面医疗的平均水平。这表明精心设计的远程医疗护理模式可以消除一些治疗障碍，在降低未就诊率方面有一定效果，这些障碍可能主要围绕亲自就诊相关的时间和成本89。
- 影响远程医疗未就诊率的因素：当远程医疗就诊仍存在未就诊问题时，社会经济地位和地区或群体的数字素养等系统性因素被认为有影响，这与以往关注个人隐私、疗效和技术困难的远程医疗研究有所不同，可能意味着患者对远程医疗就诊更熟悉和接受10。
- 研究局限性：本研究存在一些局限性。部分研究中，当天取消或迟到的患者可能被计为未就诊，影响了比较的准确性；部分评估将电话就诊纳入远程医疗定义，存在差异。多数研究是回顾性队列研究，测量未就诊并非主要目的，且很多研究同时提供两种就诊方式，使就诊类型与就诊率关系不明确。此外，研究未提供患者选择就诊方式的信息及远程医疗工作流程差异等关键信息。而且，参与远程医疗就诊的患者可能本身对技术更适应、健康素养更高，新的远程医疗服务可能提供了更个性化的沟通，这些都可能影响未就诊率。许多研究在 COVID-19 疫情封锁期间进行，患者行为可能不代表长期模式。研究还存在高度异质性，影响结论的确定性，未来需要随机对照试验等其他研究设计来进一步明确11812。
