移動醫療真的有用嗎：看完這兩個研究我氣泄掉一半

作者：趙德雲

近期，丁香園創始人李天天在多個演講場合中，都提到了兩篇研究移動醫療慢病管理實際效果的論文。好奇的我大費周章找來兩個研究成果好好研究一番，老實說，看完以後讓人氣瀉掉一半。

這兩篇論文是加州大學洛杉磯分校Ong教授及移動醫療倡導者埃里克·托普（Eric J. Topol）的兩篇關於移動醫療陰性結果的文章，兩篇發表載體不同、研究團隊不同、樣本對象不同的文章均顯示：隊列研究證實移動醫療對於提高患者健康方面並沒有統計學差別。

其中來自美國加州大學洛杉磯分校的Ong教授團隊發表在JAMA內科學雜誌的一項針對心力衰竭患者出院後進行遠程監護有效性的隨機臨床試驗（BEAT-HF）發現心力衰竭出院患者在電話隨訪健康教育與遠程監護干預下並不能降低患者出院後180天內再入院率水平。

該項隨機臨床隊列試驗研究涵蓋了2011年到2013年間1437名年齡中位數為73歲的心力衰竭出院患者，其中女性佔46.2%（664），非洲裔美國人佔22.0%（316）。研究者將這些心力衰竭患者隨機分為干預組715人，與常規護理組722人進行對照。干預措施包括我們耳熟能知的電話溝通，使用相關電子遠程監測設備等，每天收集患者相關數據，這些數據包括血壓、心率、癥狀和體重等醫療數據。這些數據由註冊護士執行相關遠程監測數據收集，電話問詢健康教育工作。他們主要觀察最主要的指標是心臟相關手術出院後180天內再入院率，第二層級觀察的主要指標是出院後30天內全因再入院率，出院後30天內及180天內的總死亡率，最後觀察出院後30天內及180天內生存質量。

結果發現干預組出院後180天內發生全因再入院率為50.8%（362/715）,常規護理組為49.2%（355/722）。說明在遠程監護及電話隨訪健康教育干預情況下與常規護理組在出院後180天內再入院率方面沒有顯著差別。

主要結果P值

對患者出院30天內全因再入院率及180天內總死亡率的二級分析中也未見有統計學差異，干預組30天內全因再入院率為22.7%（162/715），常規護理組為21.6%(156/722),校正風險係數後P=0.63，幾乎無統計學差異。

所有參與者中出院後30天總死亡率為4.4%（63/1437）,校正前無統計學差異(P=0.06)，校正後具有統計學差異 (P=0.04)，出現這種狀況可能是隨機化後住院期間死亡與遠程監護干預沒有太多關係。而研究者在出院後30天與180天生活質量評分中發現干預組與常規護理組具有統計學差異(P=0.02)。研究者也坦言需要進一步實驗以驗證這一發現。

在出院後30天與180天再入院率與死亡率風險係數，虛線是為干預組，實線為常規護理組。

作者在文章討論部分中認為一些相關的生理指數，比如日常體重與癥狀的變化並不能提供有效的預警作用。再入院率也被越來越多專家認為是一個非常複雜的現象。導致再入院的原因並不是幾個生理相關指數的變化那麼簡單。

所有參與試驗的醫院也非常關注再入院率方面指標，為什麼研究這麼關注再住院率？因為這是美國聯邦醫保（Medicare）非常看重的一個指標，醫保方希望通過控制再住院率降低醫保支出。不過，儘管各方在降低再住院率方面付出了很大的努力，但是據2014年10月份美國聯邦公布的記錄顯示，遭到美國聯邦醫保（Medicare）罰款的醫院數量達到了創紀錄的2610家，佔到「減少醫院再入院計劃」（Readmissions Reduction Program）參與醫院的3/4，其中39家受到了最高限額罰款，這也意味著這2610家醫院新年度從每個Medicare住院病人身上可獲得的醫療保險支付額度將下降。所以說，控制再住院率就是向Medicare這個大金主示好的最佳姿勢。移動醫療是不是低成本控制再入院率的好方法呢？可惜結果表明通過簡單的遠程監護與健康問詢並不能有效降低心力衰竭患者出院後180天內再入院率。

不過本研究也存在幾個不足之處：首先，涵蓋的人群有限，僅僅選擇了加州的幾個地區醫院，普遍適用性大打折扣。其二，在患者干預方面並沒有直接與臨床實踐決策相結合，未來隨著電子病歷技術的發展這一問題可能將會被解決。再者，疾病管理及遠程監護的干預措施的有效性與患者的參與度具有密切關係，患者參與度方面可能存在不足。

另外一項研究是由美國著名移動醫療與無線醫療倡導者埃里克·托普（Eric J. Topol）團隊發表的關於個人使用基於智能手機的多種生物感測器對健康影響的前瞻性隨機試驗的研究（A prospective randomized trial examining health care utilization in individuals using multiple smartphone-enabled biosensors）。托普團隊在2012年健康保險索賠中具有高血壓、糖尿病或者心率失常的相關人員中抽取3998人，研究者向監測組參與者每人發放研究用的iphone4或者iPhone4s及與患者疾病相對應的醫療感測器設備：高血壓為Withings血壓計，糖尿病為血糖儀，心律不齊為手機心電圖儀作為干預措施。並要求參與者定期監測自身健康數據，收集了為期6個月的健康狀態數據作研究。參與者可以在iPhone應用端中實時查看自己的相關健康數據，對照組接受常規傳統的疾病管理。

結果與之前的一篇論文同樣讓人泄氣。發現沒有顯著證據表明移動監測感測器及數字化醫療科技能夠降低醫療支出，提高衛生資源的有效利用。此外，他們發現干預組與對照組在就診次數與衛生資源有效利用方面沒有差別。這說明在慢性病患者使用移動醫療設備及數字化醫療設備短期內並不能減少或者增加醫療費用。在次級結果分析中發現患者能夠提高自我健康管理能力，可能由於干預小組對患者健康狀況的偏重性的影響有關。

那麼，移動醫療真的沒有用嗎？也許我們遺忘了某些重要的內核。

正如李天天所說，醫學除了技術外還有人文，單純的獲取數據是不夠的，我們還需要提供進一步的醫療服務。這裡要指出的是本文所述兩項研究並不是否定移動醫療得的價值，只是我們目前尚未掌握一套有效的移動醫療應用場景，我想李天天那套數據+服務的觀點也許移動醫療發展的一個方向，所以儘管保留那沒泄掉的一半氣，拭目以待移動醫療的美好明天吧。

參考文獻：

1. Ong M K, Romano P S, Edgington S, et al. Effectiveness of Remote Patient Monitoring After Discharge of Hospitalized Patients With Heart Failure: The Better Effectiveness After Transition-Heart Failure (BEAT-HF) Randomized Clinical Trial.[J]. Jama Internal Medicine, 2016.

2. Bloss C S, Wineinger N E, Peters M, et al. A prospective randomized trial examining health care utilization in individuals using multiple smartphone-enabled biosensors[J]. Peerj, 2016, 4(4).

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