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为探究 PROMIS 调查应答者与非应答者的人口学差异以提升数据普遍性与应答率，研究人员分析 2018-2022 年门诊患者数据。发现应答率 27.9%，ADI、就业、BMI 等因素影响显著，提示需针对性干预保障数据公平性。
论文解读
在医疗领域，精准评估患者治疗效果是优化临床决策的关键。患者报告结局（Patient-Reported Outcomes, PROs）作为直接反映患者主观体验的重要指标，其测量工具 —— 患者报告结局测量信息系统（Patient-Reported Outcome Measurement Information System, PROMIS）正被广泛应用于骨科手术、疼痛干预等多种医疗场景。然而，临床实践中 PROMIS 调查普遍面临应答率低的困境，这可能导致数据偏差，影响基于 PROMIS 的临床决策的普适性。例如，若应答者仅代表特定人群，那么依据这些数据制定的诊疗方案可能无法惠及更广泛的患者群体。因此，揭示应答者与非应答者的人口学特征差异，成为提升 PROMIS 数据公平性与临床价值的关键科学问题。
为解答这一问题，某学术医疗中心康复医学科的研究人员开展了一项回顾性研究，相关成果发表在《Interventional Pain Medicine》。研究聚焦 2018 年 1 月至 2022 年 12 月期间该中心物理医学与康复门诊的 29,830 例成年新患者，旨在分析 PROMIS 调查应答者与非应答者的人口学差异，并探讨社会经济因素对应答率的影响。
研究方法
研究通过电子病历系统收集患者的 PROMIS 调查数据（涵盖身体功能、疼痛干扰、抑郁等维度）及人口学信息，包括性别、种族、体重指数（Body Mass Index, BMI）、吸烟状态、就业状态、婚姻状态和区域剥夺指数（Area Deprivation Index, ADI）。ADI 是基于邮政编码区域的社会经济综合评估指标，包含收入、教育、家庭资源等维度，数值越高表明社会剥夺程度越严重。研究采用单因素和多因素逻辑回归分析，筛选与应答率相关的独立影响因素。
研究结果
3.1 应答率与人口学特征分布
研究共纳入 29,830 例患者，其中 8,331 例（27.9%）完成 PROMIS 调查。应答者与非应答者在多项人口学指标上存在显著差异：
- 社会经济地位：ADI 最低四分位组的应答率（33.5%）显著高于最高四分位组（23.7%，P<0.001），表明社会经济条件较好的人群更倾向于完成调查。
- 就业与婚姻状态：就业者应答率（31.1%）高于失业者（22.0%，P<0.001）；已婚者应答率（30.3%）显著高于非已婚者（25.2%，P<0.001）。
- 种族与健康行为：白人应答率（29.2%）高于非白人（23.4%，P<0.001）；非吸烟者应答率（29.0%）显著高于吸烟者（23.5%，P<0.005）。
3.2 单因素与多因素分析
单因素分析显示，年龄每增加 10 岁，应答 odds 降低 6%（OR=0.94, P<0.001）；黑人应答 odds 较白人低 30%（OR=0.67, P=0.001）；丧偶者应答 odds 降低 35%（OR=0.65, P=0.01）。多因素分析进一步表明，失业（OR=0.71, P=0.006）、BMI 每增加 5 个单位（OR=0.93, P=0.014）及 ADI 每增加 10 个单位（OR=0.94, P=0.003）均与应答率降低独立相关。
研究结论与讨论
本研究首次在非手术康复患者中证实，PROMIS 应答率受社会经济地位、就业状态、BMI 等多维度人口学因素影响。低应答率在失业者、非白人、社会经济剥夺人群中尤为显著，提示 PROMIS 数据可能存在系统性偏差，进而影响临床决策的公平性。例如，若缺乏对弱势群体数据的纳入，基于 PROMIS 制定的疼痛管理方案可能无法充分反映不同社会阶层患者的真实需求。
研究结果与既往手术人群的研究形成呼应，如 Parrish 等在脊柱手术患者中发现白人应答率更高，而 Borowsky 等在手部手术患者中通过多渠道提醒将应答率提升至 67%，提示主动干预措施的有效性。本研究的局限性在于仅纳入英语患者、未探究技术操作或疼痛程度对非应答的影响，但首次在非手术场景中揭示了社会经济因素的关键作用，为优化 PROMIS 实施策略提供了实证依据。
未来研究需进一步探索非应答的深层原因（如健康 literacy、设备使用障碍），并开发针对弱势群体的定制化干预方案，例如多语言支持、简化电子问卷界面、增加人工协助等。通过提升应答率的公平性，PROMIS 将更全面地反映全体患者的健康状态，助力构建更具包容性的精准医疗体系。
