**通过整合转诊与随访系统加强印度多重长期病症的照护连续性（SYNC-RF）：一项混合方法研究方案**

《PLOS One》：Strengthening continuity of care for multiple long-term conditions in India through integrated referral and follow-up systems (SYNC-RF): A mixed-methods study protocol

　　

**引言** 多重长期病症（MLTC）或称共病，指个体同时存在两种或以上慢性病症，已成为全球公共卫生挑战。由于人口老龄化、流行病学转变及慢性病生存率提高，MLTC患病率大幅上升，近期全球估计超过三分之一成人受累。MLTC患者常面临较差健康结局，包括过早死亡、生活质量下降及医疗服务利用增加，需要在多个提供者和卫生系统层级间获得协调且连续的照护，尤其是初级保健。在印度等低收入和中等收入国家（LMICs），MLTC负担迅速上升，日益影响年轻和中年人群。全国代表性数据显示，共病影响相当比例成人，主要由高血压、糖尿病、慢性呼吸系统疾病和心血管疾病等聚集所致。印度MLTC患病率因人群和病例确认方法差异很大，估计范围从年轻成人的7.2%到老年人群的30–45%以上，部分社区研究超过50%。近期系统综述进一步强调异质性显著，印度研究报告患病率从1.16%到65.9%不等，反映研究设计、年龄组和疾病定义差异。这些病症给个人和家庭带来沉重经济和社会负担，尤其在自付医疗支出仍高的背景下。初级卫生保健被广泛认为是有效和公平卫生系统的基石，通过预防、早期诊断、适当治疗和长期随访在MLTC管理中发挥核心作用。在印度，初级卫生中心（PHCs）作为公共卫生系统首诊点，预期通过连接PHCs与社区健康中心（CHCs）和地区医院的三级转诊结构协调照护。对于MLTC患者，该转诊连续体至关重要，因其常需专科咨询、诊断服务和多层级持续监测。尽管转诊系统重要，证据表明许多LMIC环境的转诊和随访机制仍薄弱且协调不佳。研究强调转诊常为非正式、记录不足且缺乏标准化标准，而上级机构至初级保健的反向转诊沟通常缺失。随访系统不足进一步导致照护不连续，造成错过预约、服务重复、治疗延迟和不良患者结局。这些挑战对MLTC患者尤为突出，其需要整合和纵向照护路径而非发作性、疾病特异性干预。印度近期政策举措，包括在国家项目如国家非传染性疾病预防和控制规划（NP-NCD）、国家耳聋预防和控制规划（NPPCD）、国家盲症控制规划（NPCB）和国家老年人卫生保健规划（NPHCE）下扩展非传染性疾病服务，加强了初级保健层面的筛查和管理。然而，这些项目 largely 仍为疾病特异性，对管理多种共存病症患者的操作指导有限。值得注意的是，缺乏结构化框架指导转诊决策、跨层级信息交换和复杂健康需求患者的系统随访。国际证据表明，整合转诊路径和照护协调模型可改善照护连续性、患者结局和卫生系统效率。然而，多数模型在高收入环境开发，可能不直接适用于LMIC资源受限的地区级卫生系统。尽管现有研究检查了转诊系统、照护协调和照护连续性，但在理解这些机制如何在印度卫生系统中为MLTC患者运作方面仍存在重要空白。现有证据多聚焦单个慢性病或卫生服务提供的特定组成部分，而多种共存病症患者的转诊和随访需求需要跨不同服务和层级的协调。此外，关于设施级能力、现有转诊实践、患者和照护者体验以及卫生服务提供者视角如何共同影响MLTC患者照护连续性的整合证据有限。因此，亟需情境特异性研究以理解现有转诊实践、识别系统级障碍和促进因素，并开发适合印度初级保健环境的整合模型。本研究通过生成关于MLTC照护转诊和随访系统的实证和情境证据来填补这一重要空白，以地区作为印度卫生系统内整合模型开发的单元。通过整合全球证据与地方卫生系统评估和利益相关者视角，研究旨在开发整合转诊和随访模型以加强初级保健中MLTC患者的照护连续性。研究由三个相互关联的研究问题指导，对应研究方案的三个阶段：第一，已报道的用于管理MLTC患者的转诊和随访机制是什么，关于其结局、实施及相关障碍和促进因素已知什么？第二，在印度选定地区卫生系统中，MLTC患者的转诊和随访系统如何组织和体验，哪些患者级和卫生系统因素与转诊完成和照护连续性相关？第三，如何整合系统综述、设施评估、患者调查和利益相关者访谈的证据，以开发和精炼适合现有印度卫生系统内MLTC患者的情境适宜转诊和随访模型？**方法** 本研究将采用序贯、多阶段混合方法研究设计，分三个相互关联阶段进行。第一阶段将通过系统综述生成基于综述的证据。第二阶段将包括收敛混合方法评估，其中定量和定性数据将作为互补组分收集和分析，以检查地区卫生系统内现有转诊和随访系统。第三阶段将整合前几阶段发现，开发和精炼针对MLTC患者的导航、协调、转诊和随访系统（SYNC-RF）。该设计使整个方案序贯推进，同时允许第二阶段内定量和定性证据的收敛。该设计旨在生成实证和情境证据，为MLTC患者照护连续性提供可行、以患者为中心的模型。三个阶段通过证据生成、情境评估和模型开发的结构化过程相互连接。第一阶段将综合关于MLTC患者转诊和随访机制的现有证据，识别相关照护协调方法、实施策略及报告的障碍和促进因素。这些发现将为解释第二阶段地区级评估提供证据基础。设施评估将识别现有服务能力、转诊路径、记录实践和随访机制，而患者调查和定性访谈将从不同利益相关者视角检查转诊完成、照护体验及感知障碍和促进因素。定量和定性发现将整合以识别趋同、互补和分歧领域。第三阶段将综合系统综述和整合地区级评估的证据，以识别SYNC-RF模型的核心组分和操作要求，包括转诊启动、患者导航、跨层级沟通、反向转诊和随访追踪。专家咨询随后将为模型精炼提供信息，以增强其情境相关性、可行性及与现有印度卫生系统的对齐。研究的实证组分将在印度一个地区进行，地区将作为评估和模型开发的操作单元。在印度，卫生是邦的主题，其中地区是组织和提供初级和二级照护的关键行政和服务提供单元。它包括由子中心、初级卫生中心（PHCs）、连接的社区健康中心（CHCs）和地区医院组成的网络，共同形成转诊连续体。PHCs作为首诊点，负责慢性病患者的常规管理、转诊和随访。将地区作为分析单元可检查跨相互连接照护层级的转诊和随访过程，并支持开发与印度卫生服务提供结构对齐的模型。第一阶段：证据综合。系统综述将按照系统综述和荟萃分析首选报告项目（PRISMA 2020）指南进行，方案标题“加强照护链：管理多重长期病症的转诊和随访机制系统综述”已在PROSPERO注册（注册ID：CRD420251036215）。系统综述的纳入标准使用SPIDER框架（样本、感兴趣现象、设计、评估和研究类型）开发，因本综述旨在纳入关于MLTC患者转诊和随访系统的定量、定性和混合方法证据。本方案已对照PRISMA-P清单检查。电子数据库将包括MEDLINE（通过PubMed）、Embase、CINAHL、Scopus、Web of Science和Cochrane图书馆。其他来源包括试验注册库、参考文献筛选和前瞻引文追踪。检索策略将使用与多重长期病症、共病、慢性病、转诊、随访、照护连续性、整合照护和照护协调相关的受控词汇和自由文本词组合，并针对每个数据库调整。两名综述者将独立筛选标题和摘要，随后对可能相关研究进行全文审查。分歧将通过讨论解决，必要时涉及第三名综述者。数据将由两名综述者独立使用预先试行的标准化表格提取，捕获研究特征、设置、人群、干预或模型描述、转诊和随访组分、结局及实施障碍和促进因素。偏倚风险将根据研究设计使用适当工具评估，包括随机研究使用修订Cochrane偏倚风险工具（RoB 2），队列研究使用CASP队列清单或其他适当工具，其他观察性研究使用设计适宜的批判性评估工具，定性研究使用批判性评估技能计划清单。发现将进行叙述性综合，仅在研究在设计、干预和结局方面足够同质时进行荟萃分析。第二阶段：收敛混合方法评估。设施评估将评估PHCs及其连接转诊设施在MLTC照护转诊和随访系统方面的组织、能力和绩效。评估将覆盖研究地区选定PHCs、其连接CHCs和地区医院，从而捕获初级和二级照护的转诊路径。将使用分层随机抽样选择共20个PHCs，包括10个农村和10个城市PHCs。对于每个选定PHC，相应连接CHC和地区医院也将纳入。这将允许评估更广泛转诊网络和不同服务设置间的变异。数据将使用改编自印度公共卫生标准和相关国家项目指南的结构化设施清单收集。清单将涵盖服务组织、人力资源、基本药物和诊断可用性、转诊记录、沟通系统、随访机制和项目特定转诊实践。数据来源将包括设施记录、登记册、国家项目报告格式、员工输入和直接观察。分析将主要为描述性。将计算指标如转诊完成率、反向转诊率、转诊周转时间、30天内随访接触、失访率和相关国家项目实施状态。将跨农村和城市PHCs及转诊系统层级进行比较分析，以识别服务提供的优势、差距和模式。MLTC患者调查。调查的主要目标是评估在选定PHCs就诊的MLTC患者转诊至上级卫生机构或专科服务的频率。次要目标将包括评估转诊完成、随访体验及与照护连续性相关的患者级和卫生系统因素。将在选定PHCs就诊的30岁及以上、临床诊断有两种或以上慢性病的成人中进行横断面调查。研究纳入的病症包括糖尿病、高血压、口腔癌、乳腺癌和宫颈癌、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、慢性肾病、眼病、耳病、贫血和非酒精性脂肪性肝病（NAFLD），现称为代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）。选择这些病症是因为其在印度高患病率、对发病和死亡的重大贡献以及对医疗服务利用的重大影响。其中一些纳入PHCs的NP-NCD筛查策略，而眼病、耳病和贫血因先前形成性工作表明在PHC就诊者中常见而保留。仅因急性病症就诊且无MLTC病史的患者将被排除。无法提供知情同意的个体也将被排除，除非由照护者陪同，且根据批准的伦理方案允许照护者代表其提供代理同意。然而，通过此规定纳入的患者必须能够参与调查并提供或确认自己的转诊和随访信息，必要时在照护者协助下。照护者常在管理医疗和导航转诊路径中发挥重要作用，尤其对老年人或依赖者。需要时，照护者可协助患者理解调查问题、回忆转诊和随访信息或沟通其回答。其参与将有助于确保研究捕获反映真实世界照护实践的转诊和随访体验。调查回答来源将记录为患者直接回答或照护者协助的患者回答。每位患者仍为分析单元，照护者协助不构成额外观察。照护者不会代表患者提供独立调查回答。患者即使有照护者协助也无法提供或确认的信息将视为缺失而非记录为照护者提供的回答。患者调查的主要结局是报告接受转诊至上级卫生机构或专科服务的参与者比例。30天内转诊完成将作为次要结局在既往12个月内接受合格转诊的参与者中评估。转诊启动定义为PHC卫生服务提供者建议在上级卫生机构或专科服务进一步评估、检查或管理。转诊完成定义为在转诊启动后30天内因促使转诊的健康问题实际就诊于转诊机构或其他适当卫生机构。安排预约但未就诊转诊服务不视为转诊完成。30天后完成的转诊将分类为未在主要结局窗口内完成，但将单独记录为延迟完成。对于需要在24–72小时内就诊的紧急转诊，将在推荐时间框架内完成情况单独评估，与主要30天结局并列。当参与者报告多次转诊时，选择调查前至少30天发生的最新转诊作为患者级主要分析的索引转诊，其他转诊将描述性总结。将招募共600名参与者，目标从20个选定PHCs各招募30名。样本量计算以估计报告接受转诊至上级卫生机构或专科服务的MLTC患者比例。先前印度研究报告12.8%就诊于普通门诊部的患者需要专科转诊。使用此估计、95%置信水平和±3.5个百分点绝对精度，使用单比例公式计算初始样本量约350名参与者。为考虑参与者 within PHCs的聚集，使用设计效应调整样本量，DEFF = 1 + (m ? 1) × ICC，其中m代表平均簇大小，ICC为组内相关系数。基于已发表初级保健研究报告研究结局中位ICC为0.016，假设ICC为0.02。给定20个PHCs固定数量，迭代计算簇调整样本量，产生约528名参与者。允许10%不完整数据将所需招募目标增至约587名参与者，向上取整至600以确保20个PHCs均等分配。在每个选定PHC，数据收集期间就诊的所有成人将筛查资格。符合研究纳入标准的个体将连续接触并邀请参与。提供知情同意者将入组直至达到每PHC 30名目标。数据将使用由培训现场调查员管理的预先测试结构化问卷收集。问卷将包括社会人口学特征、MLTC概况、转诊史、随访状态、治疗负担、照护连续性、药物依从性、医疗服务利用、自付支出和相关国家项目服务使用。分析将包括描述性统计以总结参与者特征、MLTC模式、转诊史和随访体验。报告转诊至上级卫生机构或专科服务的参与者比例将估计95%置信区间，考虑PHCs内聚集。30天内转诊完成将在接受合格转诊的参与者中评估。探索性分析将检查与转诊完成相关的因素，包括转诊记录和沟通、年龄、性别、农村或城市居住、慢性病数量、社会经济地位及至转诊机构的距离或旅行时间。在合格观察数和转诊完成结局允许时，将进行以PHC级随机截距的多变量混合效应逻辑回归。最终模型纳入参数数量将由可用结局信息确定以最小化不稳定估计。适当时报告调整比值比及95%置信区间，发现将解释为探索性关联而非验证性假设检验。分析前将评估缺失数据的范围和模式。缺失数据最小时进行完整病例分析；若缺失严重且符合随机缺失假设，考虑多重插补，适当时进行敏感性分析。定性访谈研究。将进行定性研究以检查转诊和随访过程如何塑造地区卫生系统内MLTC患者的照护连续性，以识别关键障碍、促进因素和系统级要求，为拟议SYNC-RF模型提供信息。参与者将包括（i）既往12个月内经历转诊至上级机构的MLTC成人，（ii）参与其照护的照护者，（iii）在初级卫生中心、连接转诊机构和地区级服务工作的卫生服务提供者，以及（iv）参与转诊和随访系统规划、实施或监督的地区卫生官员。深度访谈（IDIs）将作为定性数据收集的唯一方法。将对患者、照护者和卫生服务提供者各10名参与者以及4–6名邦或地区卫生官员进行目的性深度访谈。最终样本量将由信息力和各利益相关者组的数据饱和确定。数据将使用基于研究目标并指导于慢性照护模型和实施研究整合框架的半结构化深度访谈指南收集。这些框架的使用将支持结构化探索照护连续性、转诊路径、随访体验、跨层级沟通及影响服务使用和实施的障碍和促进因素，同时为拟议模型开发提供信息。每次访谈预计持续约30–45分钟，根据参与者偏好以英语和/或当地语言进行。访谈将经同意录音并辅以现场笔记。录音将逐字转录并在必要时翻译为英语。当地语言访谈的转录本将由熟悉当地背景的双语研究人员翻译为英语。原始语言转录本将与翻译版本一起保留，文化特定术语或表达将在分析期间审查以最小化意义和情境细微差别的损失。定性数据将使用反思性主题分析。访谈转录本将首先反复阅读以支持熟悉数据。初始编码将使用基于研究目标的演绎编码和访谈中出现的归纳编码组合进行。编码将审查并分组为子主题和更广泛主题。这将迭代开发以捕获与转诊、随访、跨层级沟通及照护连续性障碍和促进因素相关的关键体验和系统级问题。主题开发和解释将在研究团队内讨论以加强分析严谨性并确保发现扎根于参与者叙述。定性发现报告将遵循反思性主题分析报告指南（RTARG）。定量和定性发现整合。定量和定性发现将通过联合展示矩阵进行三角验证整合。设施评估和患者调查的定量发现将与深度访谈的定性主题比较，以识别数据来源间的趋同、互补和分歧领域。发现分歧时，将通过考虑利益相关者视角、转诊实践、服务设置和可用设施级信息的差异探索潜在解释。例如，患者报告的转诊体验与卫生服务提供者对转诊实践的描述之间的差异可能表明预期服务提供与实际患者体验之间的差距。此类差异不会自动以某一数据来源为准解决，而将保留为需要进一步解释的重要发现。第三阶段，趋同和分歧发现将为识别操作差距和开发SYNC-RF模型提供信息。未解决差异及其对模型组分的意义将在专家咨询期间呈现，为拟议模型进一步精炼提供信息。此整合解释将支持全面理解转诊和随访系统在实践中如何运作、患者和提供者如何体验以及加强照护连续性的关键障碍和机会所在。第三阶段：模型开发和专家咨询。系统综述和混合方法评估的发现将综合以开发针对初级保健中MLTC照护的证据知情转诊和随访模型。模型开发将遵循结构化方法，基于实施和照护连续性视角并扎根于前几阶段发现，还将包括实施框架，包括慢性照护模型和实施研究整合框架模型。第一阶段证据将用于识别全球和印度文献中的最佳实践、模型组分和实施教训。第二阶段发现将用于定义地区级优势、差距和转诊和随访系统的操作现实。这些发现将映射到关键领域如转诊启动、记录、沟通路径、患者导航、反向转诊、随访追踪和监测指标。模型将扎根于现有印度卫生系统，并基于综述和当前系统评估的证据。随后将通过专家咨询精炼。专家组将包括约8–12名专家，四个利益相关者组各2–3名代表：临床医生、公共卫生专家或卫生系统研究人员、项目管理者以及政策制定者或高级卫生系统决策者，他们将使用结构化反馈和基于讨论的咨询审查草案模型的相关性、可行性、清晰性和可扩展性。专家将使用基于标准的目的性抽样选择以确保相关专业知识和大致均衡的代表性。潜在专家将单独接触并获得研究信息和草案SYNC-RF模型。同意参与者将首先被邀请独立审查模型并就其相关性、可行性、清晰性、可接受性、可扩展性及与现有印度卫生系统的对齐提供结构化反馈。个人反馈随后将整理和审查，草案模型相应修订。随后的小组咨询，通过在线或面对面会议进行，将向专家呈现修订模型并促进关键修改、一致领域、实施考虑和任何剩余关注的讨论。此咨询的最终评论和建议将被记录并用于精炼和最终确定SYNC-RF模型，以便在类似地区卫生系统设置中潜在适应和实施。伦理和知情同意。伦理批准已从新德里慢性病控制中心机构伦理委员会（Ref No: IEC_09_2_2025, dated 03 October 2025）和莱斯特大学伦理委员会（Ref No: 4820, dated 10 December 2025）获得。所有参与者在入组前将获得书面知情同意。当个人无法提供知情同意时，可在批准的伦理方案允许下由陪同照护者作为适当代理人获得同意。代理同意不构成照护者代表患者提供独立调查回答的许可。参与将自愿，参与者可随时退出而不影响其医疗照护。研究状态和时间线。在稿件修订时，研究方案正在进行中，不同组分处于不同完成阶段。设施评估已于2026年中完成，而MLTC患者调查的招募和数据收集正在进行，预计2026年底完成。定性数据收集已开始，发现预计2026年底。系统综述正在进行，数据提取预计2026年底完成。专家咨询和SYNC-RF模型精炼预计2027年中完成。方案发现的最终整合、分析和报告预计2027年底完成。**讨论** 多重长期病症（MLTC）负担增加对全球卫生系统构成严峻挑战，尤其在服务提供 largely 围绕急性照护和单一疾病模式的低收入和中等收入国家。本研究方案描述了一种混合方法，以解决破坏初级保健中MLTC患者照护连续性的转诊和随访系统差距。研究旨在现有印度公共卫生系统内开发SYNC-RF模型，而非提出平行结构，以地区为操作单元并建立在PHCs、CHCs和地区级服务之间现有转诊联系基础上。因此，研究将生成情境相关、可行且适合后续可行性和可接受性测试的证据知情模型，以备未来在随机对照试验中评估。通过整合全球证据综合与地区级卫生系统实践和患者体验的全面评估，本研究采用系统导向方法理解转诊和随访路径。先前研究表明，碎片化照护、跨层级沟通薄弱和随访不足显著导致共病患者不良健康结局。值得注意的是，转诊路径不连续与诊断延迟、治疗中断和医疗服务利用增加相关。本研究通过检查照护的结构和体验维度，建立在上述证据基础上，使更全面理解转诊系统在真实世界初级保健环境中如何运作成为可能。纳入设施评估、患者调查和定性访谈允许跨多个来源稳健三角验证数据，从而加强发现的有效性和适用性。类似混合方法已在卫生系统研究中被推荐以捕获服务提供、提供者行为和患者导航之间的复杂互动。通过结合定量指标——如转诊完成和随访依从性——与障碍和促进因素的定性见解，本研究处于生成可操作证据以改善照护连续性的有利位置。本研究的关键贡献在于开发适合印度初级保健情境的整合转诊和随访模型。现有MLTC照护协调和整合照护模型 largely 在高收入环境开发，可能不足以反映LMIC地区级卫生系统的资源约束和组织现实。通过将模型开发扎根于实证数据和实施框架如慢性照护模型和实施研究整合框架，本研究旨在增强拟议干预的可行性和可扩展性。研究还具有重要政策意义。加强转诊和随访系统对于实现照护连续性、改善患者结局和优化卫生系统内资源使用至关重要。在印度，正在进行的卫生系统改革强调全面初级卫生保健；然而，管理MLTC的操作指导仍然有限。本研究发现预计将为情境特异性、整合照护路径的设计提供信息，这些路径可纳入现有国家项目和初级卫生保健加强举措。研究有一些局限性。第一，实证组分在单一地区进行，印度各邦卫生系统组织、基础设施、资源和转诊实践的变异可能限制发现的直接普遍性。然而，聚焦地区卫生系统内常见转诊、沟通和随访过程可为类似设置提供可转移教训，而在更广泛实施前需适应当地卫生系统情境。第二，横断面调查在单一时间点捕获转诊和随访体验，因此无法建立参与者或卫生系统特征与转诊完成或随访结局之间的因果关系。第三，由于参与者将从选定PHCs招募，研究可能低估不常规访问初级卫生保健服务的MLTC患者。尽管纳入照护者协助参与和代理同意（在批准的伦理方案允许下）可能促进一些老年人或依赖个体的参与，一些弱势群体仍可能代表性不足。最后，定性访谈翻译为英语可能导致一些文化细微差别或当地特定意义的损失。将通过保留原始语言转录本并在翻译和解释期间涉及熟悉当地背景的双语研究人员来最小化。聚焦常见卫生系统过程如转诊协调、信息流和随访机制应允许发现可转移至印度和其他LMICs类似设置。未来研究将聚焦试点和评估拟议模型在改善转诊效率、照护连续性和患者结局方面的有效性。**研究结论** 本研究将生成关于影响MLTC照护转诊和随访的差距、障碍和促进因素的情境特异性证据。通过本研究开发的整合模型预期将加强照护连续性、改善卫生系统各层级协调并改善MLTC患者的健康结局。

本研究针对印度多重长期病症（MLTC）患者在初级卫生保健系统中转诊与随访机制薄弱、照护碎片化的问题，开展了一项序贯多阶段混合方法研究方案。研究背景在于MLTC在全球及印度负担日益加重，而现有卫生系统仍以急性照护和单一疾病管理为主，转诊非正式、记录不足、反向转诊缺失及随访系统不完善导致照护连续性差，且现有整合照护模型多源于高收入国家，缺乏适用于印度地区级卫生系统的情境特异性框架。研究目的为开发整合转诊与随访模型（SYNC-RF），以加强MLTC患者照护连续性。研究分三阶段：第一阶段通过系统综述综合全球MLTC转诊与随访机制证据；第二阶段在印度拉贾斯坦邦焦特布尔地区开展收敛混合方法评估，包括20个初级卫生中心（PHCs）及其连接社区健康中心（CHCs）和地区医院的设施评估、600名MLTC成人的横断面调查（主要结局为报告接受转诊的比例，次要结局为30天内转诊完成）以及对患者、照护者、卫生服务提供者和政策制定者的深度访谈；第三阶段基于三角验证证据开发SYNC-RF模型并通过8–12名专家咨询精炼。研究意义在于生成情境特异性证据，为印度及类似LMIC地区卫生系统提供可行、可扩展的整合照护模型，以改善照护连续性、卫生系统协调和患者结局。**关键技术方法** 系统综述遵循PRISMA 2020指南并在PROSPERO注册（CRD420251036215），使用SPIDER框架制定纳入标准，检索MEDLINE、Embase、CINAHL、Scopus、Web of Science和Cochrane图书馆，采用叙述性综合；设施评估采用分层随机抽样选取10个农村和10个城市PHCs，使用改编自印度公共卫生标准的结构化清单；患者调查采用单比例公式结合设计效应（ICC=0.02）计算样本量为600名，使用预先测试结构化问卷；定性研究采用目的性抽样进行深度访谈，基于慢性照护模型和实施研究整合框架（CFIR）设计访谈指南，采用反思性主题分析；整合阶段采用联合展示矩阵进行三角验证；模型开发结合专家咨询（8–12名专家，四类利益相关者）。**研究结果** 系统综述：将综合全球MLTC转诊和随访机制证据，识别照护协调方法、实施策略及障碍和促进因素，为地区级评估提供证据基础。设施评估：将评估PHCs及其连接转诊设施在服务组织、人力资源、基本药物和诊断可用性、转诊记录、沟通系统和随访机制方面的能力，计算转诊完成率、反向转诊率、周转时间、30天内随访接触和失访率等指标，比较农村与城市PHCs及不同转诊层级的优势与差距。MLTC患者调查：主要估计报告接受转诊至上级机构或专科服务的参与者比例（基于12.8%的先前估计，样本量600），次要评估30天内转诊完成及相关因素（转诊记录和沟通、年龄、性别、居住地、慢性病数量、社会经济地位、距离），采用混合效应逻辑回归进行探索性分析。定性访谈研究：将检查转诊和随访过程如何塑造照护连续性，识别关键障碍、促进因素和系统级要求，访谈患者、照护者、提供者和官员各10名（官员4–6名），采用反思性主题分析并以RTARG指南报告。定量与定性整合：通过联合展示矩阵三角验证识别趋同、互补和分歧，分歧将保留为重要发现并为模型开发提供信息。模型开发与专家咨询：将证据映射至转诊启动、记录、沟通路径、患者导航、反向转诊、随访追踪和监测指标等领域，开发SYNC-RF草案模型，经8–12名专家独立审查和小组咨询精炼，确保相关性、可行性、清晰性、可接受性、可扩展性及与印度卫生系统对齐。**讨论与结论** 讨论部分指出，MLTC负担增加对全球卫生系统构成挑战，尤其在LMIC，本研究通过混合方法解决转诊和随访系统差距，旨在现有印度公共卫生系统内以地区为操作单元开发SYNC-RF模型，而非平行结构。研究采用系统导向方法，整合全球证据综合与地区级实践和患者体验评估，通过多源三角验证加强发现有效性。关键贡献在于开发适合印度初级保健情境的整合模型，现有模型多源于高收入国家，可能不反映LMIC资源约束；研究扎根于实证数据和慢性照护模型及CFIR框架，增强可行性和可扩展性。政策意义在于加强转诊和随访系统对实现照护连续性、改善结局和优化资源使用至关重要，印度卫生改革强调全面初级卫生保健但MLTC操作指导有限，研究发现可为整合照护路径设计提供信息并纳入现有国家项目。局限性包括：单一地区开展限制直接普遍性；横断面调查无法建立因果关系；从PHCs招募可能低估不常规就医的MLTC患者；翻译可能导致文化细微差别损失，通过保留原始转录本和双语研究人员最小化。研究结论为：本研究将生成关于影响MLTC照护转诊和随访的差距、障碍和促进因素的情境特异性证据；通过研究开发的整合模型预期将加强照护连续性、改善卫生系统各层级协调并改善MLTC患者健康结局。