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摘要
目標確定COVID-19大流行期間衛生保健服務利用變化的程度和性質。
設計係統的回顧。
資格符合條件的研究將COVID-19大流行期間的服務利用情況與前幾年至少一個可比時期進行了比較。服務包括探訪、入院、診斷和治療。如果來自單一中心或僅研究COVID-19患者，則排除該研究。
數據源檢索PubMed、Embase、Cochrane COVID-19研究登記冊和預印本，直到8月10日，不受語言限製，使用包括COVID-19、衛生服務和影響在內的關鍵概念進行詳細檢索。
數據分析通過采用幹預非隨機化研究中的偏倚風險工具和Cochrane有效實踐和護理組織工具來評估偏倚風險。結果分析使用描述性統計，圖形數字和敘述綜合。
結果測量主要結果是大流行前和大流行期間服務利用情況的變化。次要結果是較輕或較重疾病的醫療保健服務用戶比例的變化(如分診評分)。
結果確定了3097份獨特參考文獻，包括20個國家的81項研究，報告了大流行前的1100萬項服務和大流行期間的690萬項服務。對於主要結果，有143個變化估計，總體服務的中位數減少了37% (IQR−51%到−20%)，其中就診的中位數減少了42%(−53%到−32%)，入院的中位數減少了28%(−40%到−17%)，診斷學的中位數減少了31%(−53%到−24%)，治療的中位數減少了30%(−57%到−19%)。在報告次要結果的35項研究中，有60項估計，其中27項(45%)報告在病情較輕的人群中使用藥物減少較多，33項(55%)報告無差異。
結論在大流行期間，衛生保健利用減少了約三分之一，差異很大，在病情較輕的人群中減少得更多。盡管解決未滿足的需求仍然是一個優先事項，但研究減少的衛生影響可能有助於衛生係統在大流行後恢複中減少不必要的護理。
普洛斯彼羅注冊號CRD42020203729。
- 保健質量
- 保健服務組織
- 流行病學
- 公共衛生
- 衛生政策
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
該審查是對與大流行相關的所有類別醫療保健服務利用變化的全球研究的首次廣泛綜合。
該審查提供了新的發現，為今後設計與大流行病有關的利用變化及其影響的研究提供了參考。
限製包括發表偏倚的可能性和我們的資格標準排除重要數據來源的可能性，如在單一中心的研究和來自衛生係統的未發表數據集。
異構的設計和設置排除了元分析。
簡介
隨著COVID-19大流行的持續，許多研究報告稱，由於封鎖和居家令等措施，衛生保健服務的利用發生了重大變化。1 - 3這些變化包括大幅減少服務，特別是在受大流行嚴重影響的地區，但也有選擇性地增加一些服務，如遠程醫療。4許多人錯過了非常需要的護理，如疫苗接種或癌症延長生命的幹預措施。2 5 6世衛組織的一項調查發現，低收入國家的醫療服務受到的幹擾最大，7據估計，減少基本的孕產婦和兒童保健幹預措施可能導致100多萬兒童額外死亡。8同時，大流行還可能導致一些人免受可能造成傷害的不必要或不適當的護理。9日10藥物過量的問題有很好的記錄，11日至17日這段時間內多個全球運動正在應對這一挑戰，例如在20多個國家開展的“明智選擇”運動。18由於一些國家在大流行後時期被迫用更少的錢做更多的事，從減少照護的這一“自然實驗”中學習可能有助於衛生係統確定和解決不必要的照護，並朝著更大的可持續性邁進。9日10
調查醫療保健利用的變化對健康結果和成本的影響提出了主要的方法挑戰。首先，人們錯過護理的原因有很多，包括在前往護理機構時害怕被感染，由於封鎖政策而無法獲得護理，以及選擇性手術等服務的暫停和取消。其次，將錯過必要護理的人群與避免不必要護理的人群區分開來，需要進行敏感而細致的分析，並對多個潛在的混雜變量進行調整。例如，僅僅顯示錯過一段時間的護理在短期內沒有不良後果並不能證明這是不必要的。盡管存在這些挑戰，量化和描述最近在利用方麵前所未有的變化及其對衛生結果和成本的影響，可能有助於衛生係統優化大流行後的資源利用。
為此，我們進行了據我們所知的第一次係統綜述，對報告與大流行相關的總體衛生保健利用變化的研究進行了綜述。在進行這項審查的過程中，我們還試圖告知和優化未來調查的設計，包括正在進行的利用變化，以及這種較少護理的自然實驗對健康結果和成本的影響。
方法
根據普洛斯彼羅注冊的詳細協議19並上傳至開放科學框架20.（在線補充文件1)我們發現、評估和綜合了將COVID-19大流行期間的醫療保健利用與相應的大流行前時期進行比較的研究。我們的抽象和全麵的審查遵循係統審查和薈萃分析(PRISMA)的首選報告項目聲明21日22（在線補充文件2)．
資格標準和搜索策略
納入和排除標準
我們納入的研究比較了大流行期間(根據作者(幹預措施)的定義)一段時間內衛生保健服務的利用情況與大流行前一年(比較國)的相應時期。保健服務的利用包括但不限於探訪或報告、入院或住院、診斷服務以及治療或預防幹預。如果能提供足夠的數據，則包括信件或預印本。我們排除了對從業人員的調查、僅報告COVID-19確診患者使用情況的研究、報告不到一周使用數據的研究(僅來自單個中心或非醫療相關衛生服務)，以及預測使用情況影響的建模研究。
結果測量
主要結果是大流行前和大流行期間使用保健服務的變化，如去醫院就診或接受診斷圖像，以絕對數字和/或百分比變化表示。次要結果是不同疾病嚴重程度下使用該服務的人數比例的變化，正如初級研究的作者所報告的那樣，使用了分診評分等方法。
數據來源、搜索和篩選
從創建到2020年8月10日，我們通過歐洲PMC搜索了PubMed、Embase、Cochrane COVID-19研究登記冊和預印本服務器，搜索字符串包括以下廣泛概念:COVID-19、衛生服務、入院和影響(在線補充文件3)．沒有語言上的限製。在篩選納入的文章之後，我們在Scopus/Web of Science上對所有納入的研究進行了向後(被引)和向前(被引)引文分析，並對其他文章進行了篩選。我們還為其他公開報告谘詢了專家。
成對的評審作者(RM, SS, ZAM, AMS, JC, EK, EJT, LA)根據納入標準獨立篩選標題和摘要，並在全文檢索後重複此過程。任何篩選上的分歧都通過討論或參考第三作者(RM或LA)來解決。記錄了在篩選階段排除在外的單個中心的研究清單，並可根據作者的要求提供。
數據收集和分析
數據提取
對作者(RM, SS, ZAM, AMS, EJT, LA)從納入的研究中獨立提取數據並解決差異，如有必要，推薦給第三作者(LA, RM)。我們在Microsoft Excel中開發、試驗和使用了研究特征和結果數據的數據提取表單。我們提取了有關研究地點、設計、環境(如醫院)、大流行時期和比較國以及主要和次要結果的數據。
對評審作者(RM, SS, ZAM, AMS, LA, EJT)使用從幹預非隨機研究偏倚風險工具改編的偏倚風險工具獨立評估了每個納入研究的偏倚風險23日24根據Cochrane提供的指導，在無控製的前後研究中評估偏倚風險，包括中斷的時間序列，23以及由Cochrane有效實踐和護理組織小組開發的工具。25所有分歧通過討論或轉給第三作者(RM, LA, SS)解決。評估的領域包括以下方麵的偏差:混淆((A)大流行前後發生的無關事件可能影響了結果的可能性，(B)研究對幹預前利用趨勢的解釋程度);選擇的參與者;測量結果;和選擇性報告結果(在線補充文件4)．每個潛在的偏差來源被分為低、高或不清楚，除了幹預前趨勢的分級，它被分為低、中或高。
數據綜合與分析
正如方案中預期的那樣，在環境、結果測量和方法方麵存在相當大的臨床和統計異質性，因此無法進行正式的定量meta分析。因此，我們使用描述性統計(百分比變化表示為中位數和IQR)、圖表和敘述綜合來總結結果。根據“係統綜述中無元分析的綜合:報告指南”，26我們總結了主要結果的發現，按四種服務類型分組:拜訪或介紹;招生或住院治療上;診斷或影像學檢查;以及治療或預防幹預。
對於次要結果，考慮到初級研究中嚴重程度報告的差異很大，我們根據初級研究作者使用的疾病嚴重程度指標製定並報告了三類:與較嚴重疾病患者相比，輕度疾病患者的病情減輕幅度較大或較小;和沒有區別。急診科(ED)就診研究的次要結果的一個例子是分診評分，用於評估就診患者的嚴重程度。兩名作者(RM, LA)獨立地為每個次要結果分配了一個類別，在可能的情況下根據初級研究提供的統計數據進行通知，並監督和解決臨床作者團隊(IS, EL, MiJ)內部的任何差異。
根據方案中的細節，我們計劃在有足夠數量的臨床和統計同質研究的情況下進行有限的薈萃分析和敏感性分析。此外，根據協議，我們將分析限於初步研究中的數據，而不是將發現與外部信息(如封鎖階段)相關聯。
患者和公眾的參與
來自一個州的峰值消費者健康組織的最高級官員是這項審查的共同作者，並在協議最終確定之前參與了這項研究。消費者代表就方案和草稿提供了反饋意見，在審查過程中征求了意見，參與了對結果的解釋，並將就向公眾傳播研究結果的方法提供意見。
從協議
幾個小的變化包括:在數據提取過程中，我們不能自信地評估每個使用的服務是否沒有提供或隻是延遲;偏見風險評估工具的最終確定結果是五個領域，而不是六個(兩個領域與結果測量相關)，其中一個領域被評估為低、中、高，而不是不清楚、低和高，每個級別都有評論支持;考慮到納入的研究數量非常大，我們隻納入了服務利用變化百分比的研究數據，而沒有聯係作者索要絕對數字。
結果
研究選擇
我們通過電子數據庫檢索找到了4817條記錄，通過前後引用分析找到了323條記錄，通過其他來源找到了1條記錄，總共有3097條獨特的記錄。篩選標題和摘要後，剔除2929條記錄，選取179條記錄進行全文篩選，剔除98條記錄，並記錄原因。還有81項研究被納入該綜述(圖1)．
係統評審和元分析(PRISMA)流程圖的首選報告項目。
納入研究的特征
這81項研究包括關於大流行期間690多萬項服務和比較國大流行前期間1 100多萬項服務的綜合報告。在多個地點報告的研究:3個是跨國研究;20個來自美國;15從意大利;8從法國;6從德國;5名來自英國;3從西班牙;台灣、香港、希臘、丹麥、卡塔爾、澳大利亞各2名;阿根廷、中國、加拿大、巴西、比利時、智利、摩納哥、土耳其和葡萄牙各1人。 Four studies were from low-income or middle-income countries. The healthcare setting was: hospitals only (41; 51%); both ED and hospitals (12; 15%); ED only (15; 19%); and primary care and/or community (9; 11%). More than one-third of studies reported on healthcare services related to cardiovascular diseases (n=33; 41%); 14 (17%) to emergency services; 12 (15%) to general services such as immunisation and primary care; and 22 (27%) on services related to different conditions including orthopaedic and trauma services, gastroenterology and mental health. Of the included studies, 14 (17%) were national studies and 9 (11%) used time-trend data (表1；在線補充文件5)．
偏見評估的風險
對於大多數研究而言，沒有足夠的信息來判斷大流行前和大流行期間發生的外部事件可能影響醫療保健利用的可能性，或無法評估因大流行前和大流行期間有資格使用醫療保健服務的人之間的差異而產生偏見的風險(76/81;94%)。69%(56/81)的研究被認為存在很高的偏倚風險，因為沒有足夠的數據來描述大流行前的利用情況。相比之下，有3項(4%)研究被認為在這一領域存在較低的偏差風險，因為有足夠的數據和分析，可以描述大流行前的利用趨勢。63%(51/81)的研究被判定存在很高或不清楚的偏差風險，因為使用了在大流行前和大流行期間評估利用情況的不同方法，或者缺乏判斷這一領域的信息。大多數研究(n = 74;91%)被認為在選擇性報告結果時存在較低的偏倚風險(圖2)．
偏見評估的風險摘要。
主要發現
81項研究報告了143項關於大流行和大流行前期間醫療保健利用變化的估計，其中136項(95.1%)減少。百分比變化範圍從49%上升到87%下降，中位數下降37.2% (IQR−50.5%至−19.8%)。在33項研究中，對心血管服務利用變化的64項估算中，減少的中位數為29.3%(- 41.3%至- 17%)。使用時間趨勢數據的9項研究中的13項估算值中位數為37.3%(- 45%至- 25.2%)。在所有研究中，從2020年2月中旬到5月下旬的每周百分比變化中值都繪製在圖表中圖3的數據顯示，3月和4月的降幅最大(完整數據見在線補充文件5)．
醫療保健利用方麵的大流行相關變化。
根據醫療服務的類型，我們將143個估計的變化分為四組:41個估計的醫療訪問;招生估計43人;診斷(如影像學、病理學、篩查調查)的12項估計;治療方麵(如手術、疫苗接種)估計47個。報告所有中位數表2，個別研究的結果載於在線補充文件5．
改變訪問
醫療訪問或報告的百分比變化範圍從49%增加到86%減少，中位數減少42.3%(- 52.8%至- 31.5%)。多項研究顯示，急診科就診人數大幅減少，例如美國疾病控製和預防中心的一項大型全國研究報告稱，與2019年相比，4月份急診科就診人數減少了42%，5月底上升到26%。1該研究發現，腹部疼痛患者的絕對減少幅度最大，在4月份，每周因腹痛就診的患者減少了6.6萬人次。從年齡組來看，10歲及以下兒童減少最多(- 72%)。1我們嚐試了一項薈萃分析，該薈萃分析包括6項報告了足夠數據的急診就診研究(效果估計和95% ci)，但顯示出相當大的異質性(I2> 95%)。
招生的變化
入學人數的百分比變化範圍從增加20%到減少87%，中位數減少28.4%(- 40.4%到- 17.4%)。例如，英國一項關於急性冠狀動脈綜合征每周入院率的大型研究顯示，到3月底大幅下降(−40%)，到2020年5月最後一周部分反彈(−16%)。27
診斷的變化
降幅範圍為10% ~ 85%，中位數為31.4%(−52.5% ~−23.8%);沒有研究報告診斷和成像程序的使用有任何增加。診斷檢查和成像的減少幅度隨時間的變化趨勢與前幾類所觀察到的趨勢相似，但估計數量要少得多(見在線補充文件4和5)．例如，一項對紐約州最大醫療係統內成像病例量的研究發現，2020年3月至4月中旬，所有地點和成像方式的成像量減少了28%，28而美國的另一項研究發現，4月下旬的交易量一直在回升，但5月的第三周仍比2019年低36%。29
治療的變化
治療和預防護理的百分比變化範圍從增加27%到減少80%，中位數減少29.6%(- 56.8%到- 19.2%)。例如，英國一項關於兒童常規疫苗接種的大型研究發現，與2019年同期相比，接受第一劑麻疹-腮腺炎-風疹疫苗接種的兒童減少了24%，在3月最後一周減少了24%，在4月第三周增加了27%。5
二次結果
納入的研究中有38項報告了與根據服務用戶的疾病嚴重程度在醫療保健利用方麵的潛在變化有關的共60項次要結果。盡管在環境和服務方麵存在相當大的異質性，但近一半的結果(60個結果中有27個;45%)，我們觀察到，與病情較重的患者相比，病情較輕或較輕的患者使用藥物的減少幅度更大。60個結果中的33個(55%)沒有差異(圖4)．沒有研究報告稱，輕度疾病患者的患病幾率會降低。
利用程度與嚴重程度有關的差別減少。
意大利一項關於急診內鏡的全國性研究報告稱，急診內鏡使用率總體下降了40%，在大流行前和大流行期間，上部內鏡檢查陰性的患者比例下降更大。3.一項針對巴黎三家精神科急診服務的研究發現，在封城的頭4周，就診人數總體減少了55%，其中焦慮和壓力的就診人數減少了更多，精神障礙的就診人數減少了更少。30.作者推測，“一些人可能會在災難中找到新的力量和應對策略”，“目前的結果可能源於韌性的提升”。最引人注目的是，多項報告急性冠狀動脈綜合征症狀減少的研究發現，與st段抬高心肌梗死(STEMIs)相比，較不嚴重的非st段抬高心肌梗死(NSTEMI)事件的減少要大得多。27日31日例如，一項大型英語研究報告稱，NSTEMI事件的入學率下降了42%，而STEMI事件的入學率下降了23%。27相比之下，其他研究發現，根據嚴重程度的不同，就診情況沒有變化，包括一項葡萄牙國家研究報告，ED發作減少48%——從預計的570,000例減少到2020年3月觀察到的295,000例——但不同分類的比例沒有顯著變化。32
討論
這項對涉及20個國家提供的1790多萬項服務的81項研究的綜述發現，有一致證據表明，在截至2020年5月的大流行期間，衛生保健服務的使用率與往年相比大幅下降，盡管一些研究報告稱有所增加。雖然不可能進行元分析，但我們發現整體服務減少的中位數為37%，其中就診服務減少最多(42%)，入院服務減少28%，診斷服務減少31%，治療服務減少30%。許多研究還發現，在病情較輕或較輕的人群中，使用藥物的減少幅度更大。很少有研究被評估為具有較低的偏倚風險，使用時間趨勢數據建立2020年之前趨勢的研究偏倚風險最低。在使用時間趨勢的9項研究中，利用率下降的中位數為37%。
我們的評論有幾個優點。首先，我們綜合了截至2020年5月底的主要研究報告的最新數據，這與許多國家的大流行高峰期相對應，並為利用情況持續變化和護理累計赤字的長期數據提供了基線。第二，該審查首次廣泛綜合了與大流行相關的所有類別保健服務利用變化的全球研究。第三，該綜述堅持嚴格的Cochrane，24棱鏡21日22和遊泳26標準。研究的局限性包括:由於相當大的異質性而無法進行薈萃分析、發表偏倚的可能性、我們的資格標準可能排除重要的數據來源，如在單一中心的研究和來自衛生係統的未發表數據集的研究、我們對次要結果的評估的主觀性以及使用了適當但未經驗證的偏倚風險工具。
本次綜述總結的全球衛生保健利用大幅減少，為優先解決非covid -19疾病患者未滿足的需求提供了一個令人信服的理由。初步研究的一致信息包括，呼籲監測這種錯過的護理的長期影響，開展公共運動，敦促人們在需要時尋求醫療護理，並為在未來大流行浪潮中減少錯過的護理做好更好的準備。除了COVID-19死亡外，還有人口死亡率過高的證據，以及院外心髒驟停和接觸緊急電話等相關現象的增加33 34讓這些行動呼籲更加緊迫。相反，該綜述發現，對較輕或較輕的疾病而言，減量往往更大，再加上現有證據表明藥物過量，11日至17日這段時間內這表明，對一些人來說，缺少照顧可能不會造成傷害。
當需要將資源重新分配給更基本的服務以盡量減少危機中的死亡率時，這種由大流行引發的前所未有的減少醫療保健利用的自然試驗提供了一個真正的機會，讓我們更多地了解哪些服務被人口和醫療保健係統視為不那麼重要的服務。正如其他人所說，35 36世界各地非緊急投訴的急診科出勤率大幅下降，這表明有機會告知和實施新的護理戰略和模式，使未來就診的適當性最大化。即使是在意大利北部疫情最嚴重的地區，兒科急診科的醫生也發現，最輕微症狀的減少占了整體症狀減少的大部分，這表明“大多數通常在急診科看到的不相關的病理都被避免了”，從而釋放出資源，“及時為遭受醫療緊急情況的患者提供關鍵服務”。36我們的綜述進一步支持了以下觀點:大流行後的恢複為衛生保健係統的係統性變革提供了一個難得的機會窗口期，旨在減少低價值護理，包括過度治療和過度診斷。9 10 37
關於我們的綜述中記錄的醫療保健利用變化的原因和影響的許多問題需要仔細分析和進一步研究(見箱1)．需要進行高質量的時間趨勢分析，以便更好地了解正在發生的利用變化的程度和性質，也需要進行長期隊列研究，以收集以患者為中心的結果，以評估對健康、成本和公平的影響。在大流行期間與消費者的磋商突出表明，有必要了解大流行對最脆弱群體的不同影響，有必要優先考慮那些最需要幫助的人。38 39嚴格的質性研究，調查人們逃避或遺漏護理的經曆，以及對過程和實踐變化的專業反應，也將很重要。我們沒有發現明確調查低價值醫療服務利用變化的研究，這值得進一步研究。還需要調查替代的程度和效果，例如遠程保健或自我保健。近20年前的嚴重急性呼吸係統綜合征的經驗表明，受影響最嚴重的地區的衛生保健服務使用率顯著下降40很長一段時間後，一些比率才恢複到基線水平。41鑒於自那時以來關於不必要保健的證據越來越多，如果某些服務的利用率不恢複到大流行前的水平，可能對人口及其衛生係統更有利。解決真正未滿足的需求和減少不必要護理的傷害和浪費不是利益衝突，而是有效改善人類健康的連貫戰略的兩個方麵。
未來的研究
用於未來對大流行期間醫療保健利用變化的研究
以時間序列分析為目標;作為大流行前多年的比較。
旨在檢測對公平的影響，如不同群體的差異影響。
需要謹慎地解釋變化的驅動因素和影響。
目的是分析地方，省和國家的數據集。
考慮與衛生係統開展跨國研究合作的潛力。
為了將來研究“自然實驗”對減少護理的影響
以長期隊列研究為目標，重點關注特定條件或幹預措施。
尋求強烈的臨床、患者和公眾投入，獨立的商業利益。
對患者和公眾進行定性分析，了解缺失護理的原因和影響。
對於那些有興趣解決過多藥物問題的人
關於過度治療和過度診斷率的大流行相關變化的研究。
在利率回到以前的水平之前，迫切需要從“自然實驗”中學習。
將特定條件的顆粒分析與醫療過度使用的現有數據相關聯。
考慮利用大流行病的經驗教訓來指導取消執行戰略的試驗。
考慮潛在的研究人員-臨床醫生-消費者健康係統合作。
致謝
感謝Paul Glasziou, Kim Sutherland和Karsten Jorgensen對本手稿草稿的評論。
參考文獻
腳注
推特@lnb6des
貢獻者概念/設計:RM, LA, SS, ZAM, AMS, JC, MaJ, MiJ。數據采集、分析或解釋:RM, SS, ZAM, AMS, JC, EJT, MaJ, EK, MF, MiJ, EL, AD, IS, LA。初稿:RM, LA。稿件起草、修改、審批:RM, SS, ZAM, AMS, JC, EJT, MaJ, EK, MF, MiJ, EL, AD, IS, LA。整體保證人:RM, LA。擔保人對研究的工作和/或進行承擔全部責任，有權獲得數據並控製發表的決定。
資金RM由澳大利亞國家衛生和醫學研究委員會(NHMRC獎學金資助號為1124207)資助，是NHMRC卓越研究中心(資助號為1104136)的首席研究員。
免責聲明所有作者都以個人身份寫作，不一定代表其雇主或附屬機構的觀點。
相互競爭的利益RM幫助組織了預防過度診斷國際科學會議。
病人同意發表不是必需的。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
數據可用性聲明所有與研究相關的數據都包含在文章中或作為補充信息上傳。我們在補充文件中提供了所有納入研究的所有數據，以及這些研究的列表。
補充材料本內容由作者提供。它沒有經過BMJ出版集團有限公司(BMJ)的審查，也可能沒有經過同行評審。討論的任何意見或建議僅僅是那些作者(s)和不被BMJ認可。BMJ放棄從放在內容上的任何依賴產生的所有責任和責任。如果內容包含任何翻譯材料，BMJ不保證翻譯的準確性和可靠性(包括但不限於當地法規、臨床指南、術語、藥品名稱和藥物劑量)，並且不對翻譯和改編或其他原因引起的任何錯誤和/或遺漏負責。
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