影响全科医生推荐数字健康技术用于患者自我管理的多国因素研究：疫情前后的对比分析

本综述通过一项涵盖20个国家的横断面研究，探讨了影响全科医生（PCP）推荐数字健康技术（DHT）用于患者自我管理的关键因素。研究揭示教学参与度和执业国家差异显著影响DHT推荐行为，疫情并未显著改变推荐比例，强调了将数字健康纳入医学教育及政策支持的重要性。

　　

研究背景与意义

初级保健系统在预防保健和管理长期病症（LTCs）及非传染性疾病（NCDs）方面发挥着高效且成本效益显著的作用。然而，人口老龄化及多重疾病负担加剧了初级保健系统的工作压力与人力短缺问题。在此背景下，数字健康技术（Digital Health Technologies, DHT）被视为缓解医疗需求、支持患者自我管理并提升医疗自主性的重要手段。尽管国际政策对DHT应用的支持日益增强，但其在实际临床推荐中的普及度仍较低，且受国家政策、报销机制和数字处方计划的影响显著。作为医疗协调者，全科医生（Primary Care Physicians, PCP）在推动DHT整合进常规诊疗中具有关键作用，但影响其推荐行为的因素尚未明确。

研究方法设计

本研究采用横断面设计，依据STROBE观察性研究报告指南开展。2020年6月至9月期间，来自20个国家（包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利等）的PCP通过在线问卷参与调查。问卷涵盖四个部分：参与者基本信息、数字技术使用情况、PCP经验与感知影响、以及对数字优先初级保健模式的未来展望。主要结局指标为PCP自我报告是否在疫情前后推荐六类DHT用于患者自我管理，包括症状自查工具、在线健康信息资源、健康追踪器、正念应用/网站、在线咨询服务以及在线危机干预服务。

样本规模依据预先公布的协议计算，需至少901份回复且每国不少于50份。最终共纳入1592名PCP，多数为女性（60.9%），40岁以上者占60.4%，63.9%参与教学活动，62.4%在城市执业。统计分析采用单变量逻辑回归模型，以比值比（OR）和95%置信区间（CI）评估各因素与推荐行为之间的关联，并以McNemar χ2检验分析疫情前后推荐比例的变化。

主要研究结果

疫情前，教学参与度、执业国家、工作年限和周工作时间等因素与DHT推荐行为显著相关。未参与教学活动的PCP推荐DHT的几率较低（OR: 0.63；95% CI: 0.51–0.78）。与爱尔兰相比，澳大利亚、智利、哥伦比亚、法国、意大利、波兰、葡萄牙、斯洛文尼亚、西班牙和土耳其的PCP推荐几率显著降低（降幅42%–82%）。工作经验不足5年的PCP推荐几率也较低（OR: 0.61；95% CI: 0.46–0.81）。然而，性别、年龄和执业地点（城乡差异）在疫情前未显示显著影响。

疫情期间，仅22.7%的原本未推荐DHT的PCP开始推荐，总体推荐比例从53.2%微增至54.7%，变化无统计学意义（p=0.215）。国家差异仍是重要影响因素：哥伦比亚和意大利的PCP开始推荐DHT的几率分别为爱尔兰的5.7倍和3.6倍。其他因素如教学参与、执业地点等在疫情期间未呈现显著关联。

讨论与文献对比

本研究首次在多国范围内探讨PCP推荐DHT的影响因素，结果与部分既往研究一致，但也存在差异。教学参与的正面效应可能与教育活动中接触创新技术和数字素养较高的学员有关，这与创新扩散理论相符。国家间差异反映了数字健康政策、医疗体系结构和数字成熟度的不同，例如意大利因疫情早期的高感染压力而迅速推进数字转型政策，可能解释了其PCP在疫情期间推荐行为增加的现象。

与某些研究相反，本研究发现年龄和性别对推荐行为无显著影响，而工作经验较少者推荐几率较低，这与部分定性研究结论存在冲突。执业地点（城乡差异）在疫情前无显著影响，但与某些强调城市环境更利于技术推广的报告不符。疫情期间整体推荐比例增长不明显，与远程诊疗技术使用激增的普遍趋势形成对比，突显了自我管理类DHT推广的独特挑战。

研究优势与局限

本研究的主要优势在于多国参与和大样本量，增强了结果的普遍性和代表性。同时，涵盖个体及环境层面的多维度变量，提供了更全面的影响因素分析。然而，在线便利抽样和雪球抽样可能引入选择偏倚和社会期望偏倚。各国样本量不均（如爱尔兰占16%）、数据收集处于疫情早期阶段以及回忆偏倚风险也可能影响结果的准确性。此外，由于DHT类别聚合分析，存在生态学谬误风险，未来研究需区分具体技术类型并采用多变量模型深化机制探讨。

实践意义与未来方向

数字健康培训已成为现代医疗教育的关键需求。世界卫生组织（WHO）强调将数字健康纳入医学本科课程及职业培训的紧迫性。政府及医疗机构应通过政策支持、报销机制和基于证据的技术认证，提升PCP推荐DHT的信心和能力。未来研究可聚焦于特定DHT类型（如慢性病管理应用、药物依从性工具）的差异化分析，并利用已实施数字处方报销国家（如德国DiGA计划）的常规数据深化研究。同时，应关注新兴技术（如生成式人工智能）对数字健康采纳的影响，以持续优化实施策略并减轻初级保健系统压力。

结论

本研究明确了教学参与和国家差异对PCP推荐DHT行为的重要影响，强调了PCP作为教育者在推动数字创新中的核心作用。尽管疫情未显著改变推荐行为，但国家特定政策和系统级支持仍是促进DHT整合的关键。未来需进一步探索医患层面及国家医疗系统层面的驱动因素，通过跨国家学习与策略优化，缓解医疗不平等并提升初级保健系统应对能力。