確定的範圍和性質COVID-19大流行期間的醫療服務利用率的變化。
係統的回顧。
合格的研究相比,利用服務COVID-19大流行期間至少有一個相似的時期。服務包括訪問、招生、診斷和治療。研究從單中心或被排除在外,如果隻研究COVID-19患者。
PubMed、Embase Cochrane COVID-19研究注冊和預印本搜索,沒有語言限製,直到8月10日,用詳細的搜索關鍵概念包括COVID-19、衛生服務和影響。
風險評估偏差的調整偏差的風險Non-randomised幹預的研究工具,和Cochrane有效實踐和組織的護理工具。使用描述性統計結果分析,圖形數據和敘事合成。
主要結果是改變服務利用率prepandemic和大流行時期之間。二次結果是醫療服務的用戶的比例變化更溫和或更嚴重的疾病(如分類評分)。
3097獨特的引用被確定,包括全球20個國家81個研究報告> 1100萬年服務prepandemic和690萬年大流行。主要結果,估計有143的變化,與平均減少37%服務整體(差−−51%—20%),包括訪問的平均減少42%(−−32% 53%),招生(−−17% 40%)28%,診斷(−−53% 24%)和31%療法(−−19% 57%)30%。35研究報告二次結果中,有60個估計,27(45%)報告大減少利用在溫和的疾病,患者和33例(55%)報告沒有區別。
流感大流行期間醫療利用率下降了約三分之一,相當大的變化,和更大的減少人們之間少嚴重疾病。同時解決未滿足的需求仍然是一個優先級,對健康的影響的研究可能有助於減少衛生係統中減少不必要的護理postpandemic複蘇。
CRD42020203729。
全球的審查是第一個廣泛的合成研究pandemic-related利用率的變化在所有類別的醫療保健服務。
未來研究的審查提供了新穎的發現通知設計pandemic-related利用率的變化及其影響。
局限性包括發表偏倚的可能性和潛在的合格標準排除等重要數據來源的研究在單中心和未發表的數據集從衛生係統。
從而排除薈萃分析異構設計和設置。
隨著COVID-19大流行,許多研究已經報道的主要醫療服務利用率的變化,因為封鎖和全職訂單等措施。
調查醫療利用率的變化對健康的影響和成本提出了方法論的主要挑戰。首先,原因有很多人錯過了護理,包括害怕感染同時訪問一個保健設施,無法訪問保健由於封鎖政策和懸架和取消服務,如選擇性外科手術。其次,理清人群錯過了必要的護理從那些避免了不必要的護理需要敏感和細致的分析,為調整多個潛在的混雜變量。例如,隻是沒有不良結果在短期內從失蹤的一集保健不能證明這是不必要的。盡管有這些挑戰,量化和描述最近的前所未有的利用率的變化,及其對健康的影響和成本,有助於衛生係統優化postpandemic利用資源。
為此,我們進行了,據我們所知,第一個係統綜述的研究報道pandemic-related整體醫療利用率的變化。在進行綜述,我們也試圖通知和優化的設計未來的調查正在進行的利用率的變化,和自然實驗的影響更少關心健康結果和成本。
根據普洛斯彼羅的詳細協議注冊
我們包括醫療保健服務的研究相比,利用經過一段時間在大流行期間,它們的作者所定義的(幹預),今年同期/ s之前,大流行(比較)。醫療服務利用包括但不限於訪問或演示,招生或住院,診斷服務和治療或預防幹預措施。字母或預印本包括如果提供足夠的數據提取。我們排除了從業人員的調查,研究報告隻對病人診斷為COVID-19利用率,研究報告利用數據小於1星期,隻從一個中心,盟軍或非醫療衛生服務,和建模研究,預測對利用率的影響。
主要結果利用率的變化是一個醫療服務(如去醫院或收到診斷imaging-between prepandemic和大流行時期,表示為一個絕對數量的變化和/或百分比變化。二級結果的變化比例使用這項服務的人,在不同的水平的疾病嚴重程度,據作者的主要研究使用,例如,分流的分數。
我們搜索PubMed、Embase Cochrane COVID-19研究注冊和預印本服務器通過歐洲PMC從開始到2020年8月10日,與搜索字符串,包括下列廣義概念:COVID-19、衛生服務、招生和影響(
對審查作者(RM, SS,祖阿曼,AMS, JC, EK, EJT,洛杉磯)獨立篩選對入選標準的標題和摘要,並重複這個過程,全文檢索。任何篩選有分歧的討論,解決或引用第三作者(RM或拉)。研究在單中心的列表,排除在篩選階段,被記錄,從作者可以在請求。
對作者(RM, SS,祖阿曼,AMS EJT,洛杉磯)獨立提取數據包括研究和解決差異、轉診,必要時,第三作者(洛杉磯,RM)。我們開發了,駕駛和使用Microsoft Excel的數據提取形式研究特點和結果數據。我們在研究位置提取的數據,設計,設置(如醫院),大流行期間和比較器,主要和次要的結果。
對審查作者(RM, SS,祖阿曼,AMS,洛杉磯,EJT)獨立評估偏差的風險為每個使用偏差的風險工具包括研究改編自偏壓的風險非隨機研究的幹預工具
預期的協議,設置大量的臨床和統計學異質性,措施和方法杜絕正式的定量分析結果。因此,我們總結結果使用描述性統計(百分比變化表示為中等和差),圖形數據和敘事合成。符合“合成沒有薈萃分析(遊泳)在係統評價:報告準則”,
二次結果,考慮到寬的變化程度是如何報道的主要研究,我們開發了並報告三類指標的依賴疾病嚴重度受雇於主要研究作者:更大或更小的減少那些溫和的形式的疾病,與人相比更嚴重形式的疾病;和沒有區別。二級結果的一個例子為研究急診科(ED)訪問會分流分數,用來評估那些參加的嚴重性。兩位作者(RM, LA)獨立分配一個類別為每個二級結果,通知盡可能通過在主要研究提供的統計數據,從內部監督和解決任何與事實不符的臨床作者團隊(是,厄爾,MiJ)。
根據協議的細節,我們計劃進行有限的薈萃分析和靈敏度分析的情況下有一個足夠數量的臨床和統計學同質的研究。同時,根據協議,我們限製我們的分析主要研究中的數據,而不是關聯結果與外部信息,如封鎖階段。
大多數高級官員從國家高峰消費者衛生組織是本文的合著者,參與這項研究之前敲定協議。消費者代表提供反饋協議草案手稿,谘詢了在審查的過程中,參與的解釋結果,建議向公眾傳播研究結果的方法。
幾個微小的變化包括:在數據提取我們不能自信地評估每個使用服務或隻是沒有提供延期;定稿的修改工具的風險偏差導致五域,而不是6個(兩個域相關測量結果相結合),與一個域評估低,溫和,高,而不是不清楚,低和高,每級支持的評論;鑒於包含的大量研究,我們從研究報告隻包含數據服務利用率百分比變化,沒有聯係作者請求絕對數字。
我們確定了4817條記錄通過電子數據庫搜索,323多通過forward-backward引文分析和從其他來源1,總共3097個不同的記錄。標題和摘要篩選後,我們排除了2929條記錄,全文篩選和選擇179條記錄,其中98被排除在外的原因記錄下來。這81的研究包括在審查(
首選項報告係統評價和薈萃分析(棱鏡)流程圖。
81包括集體研究報告690萬多服務的大流行,1100萬多個比較器prepandemic時期。研究報告在多個地點:3是跨國公司;20起源於美國;15從意大利;8從法國;6從德國;5從英國;3從西班牙;2從每個台灣、香港、希臘、丹麥、卡塔爾、澳大利亞;和1的阿根廷、中國、加拿大、巴西、比利時、智利、摩納哥、土耳其和葡萄牙。 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 (
總結的特點包括研究(n = 81)
| 包括研究的特點 | n (%) |
| 範圍 | |
| 國家 | 14 (17) |
| 多中心 | 67 (83) |
| 疾病分類 | |
| 心血管 | 33 (41) |
| 緊急服務(成人和兒科) | 14 (17) |
| 一般(包括疫苗接種和臨終關懷) | 12 (15) |
| 消化 | 5 (6) |
| 矯形和創傷 | 5 (6) |
| 其他(如心理健康、泌尿外科beplay体育相关新闻、神經學) | 12 (15) |
| 設置 | |
| 醫院裏(或住院治療) | 41 (51) |
| 緊急 | 15 (19) |
| 緊急和醫院 | 12 (15) |
| 社區和/或門診 | 9 (11) |
| 醫院和門診 | 4 (5) |
| 研究設計* | |
| 時間趨勢 | |
| 時間trend-multiple前一年 | 5 (6) |
| 時間trend-single前一年 | 4 (5) |
| 同期(之後) | |
| 同樣period-multiple前一年 | 16 (20) |
| 同樣period-single前一年 | 56 (69) |
| 國家 | |
| 跨國公司 | 3 (4) |
| 美洲 | 24 (30) |
| 歐洲 | 45 (56) |
| 亞洲和澳大利亞 | 9 (11) |
*這是指包括研究中使用的數據類型,而不是分析的類型。
對於大多數研究沒有足夠的信息來判斷prepandemic之間無關的事件發生的可能性和大流行時期可能影響醫療利用率,或評估偏見帶來的風險差異那些有資格使用醫療服務prepandemic和大流行時期(76/81;94%)。百分之六十九(56/81)的研究被認為是高危的偏見由於數據不足描述prepandemic利用率。相比之下,3(4%)研究被認為是低風險的偏見在這領域由於足夠的數據和分析允許描述prepandemic利用的趨勢。百分之六十三(51/81)的研究被認為是在高或不清楚的風險傾向使用不同的方法用來評估prepandemic利用率和大流行時期,或缺乏信息,判斷該域。大多數研究(n = 74;91%)被認為是低風險的偏見的選擇性報告結果(
總結偏見的風險評估。
81年研究報告143估計醫療利用率大流行和prepandemic時期之間的變化,其中136(95.1%)減少。百分比變化範圍從49%增加87%減少平均減少37.2%(差−−50.5%—19.8%)。64年估計約心血管服務利用率的變化,從33個研究中,平均減少了29.3% (−−41.3% 17%)。從九13估計研究使用時間參數數據,平均減少了37.3% (−−45% 25.2%)。對所有研究中,每周的平均百分比變化從2月中旬開始,直到2020年5月底繪製圖形
Pandemic-related醫療利用率的變化。
我們歸類為143的估計變成四組根據醫療服務的類型:41估計醫療訪問;43估計招生;12估計診斷(如影像、病理、篩選調查);和47估計療法(如手術、疫苗)。中位數都報道
中間跨類別的醫療服務利用率的變化
| 醫療保健服務 | 估計的數量(研究) | 服務的總量 |
中位數變化(%) | 位差 |
| 總 | 143 (81) | 19日808 921 |
−37.2 | −−19.8% 50.5% |
| 醫療保健服務類別* | ||||
| 訪問 | 41 (33) | 14日090 495 |
−42.3 | −−31.5% 52.8% |
| 招生 | 43 (32) | 1 690 021 |
−28.4 | −−17.4% 40.4% |
| 診斷 | 12 (7) | 1 692 388 |
−31.4 | −−23.8% 52.5% |
| 治療 | 47 (28) | 2 336 017 |
−29.6 | −−19.2% 56.8% |
| 疾病分類 | ||||
| 化學汽相澱積 | 64 (33) | 2 586 270 |
−29.3 | −−17.0% 41.3% |
| 緊急服務 | 17 (14) | 10 572 517 |
−44.0 | −−31.5% 48.0% |
| 研究設計和數據 | ||||
| 研究利用時間參數數據 | 13 (9) | 6 263 331 |
−37.3 | −−25.2% 45.0% |
*每個研究可以包括服務跨多個類別。為了計算醫療保健服務的總量,我們使用數字作為主要的研究報道,隨時可用。如果沒有明確報道,我們預計這些數字使用數據繪製在初選中報告的數據研究,當可用。研究沒有報道這些絕對數字除了隻報道比例改變他們的服務沒有被包含在這些總數。此外,將會有一些差異總數量,和流行的總和prepandemic時期,因為在某些情況下,一項研究可能包括一個總數的服務,但沒有把它分解到任何大流行的絕對數字或prepandemic時期。
C,比較器prepandemic時期;心血管疾病、心血管疾病;P,大流行時期。
改變醫療訪問量百分比或減少報告範圍從49%增加到86%,平均減少42.3% (−−52.8% 31.5%)。主要減少訪問EDs在多個研究,如大型美國國家研究疾病控製和預防中心的報告在4月減少42%,上升在5月底減少了26%,與2019年相比。
招生的人數百分比變化範圍從20%增加到87%的減少,平均減少28.4% (−−40.4% 17.4%)。例如,每周一次的入院率的一個大型研究急性冠脈綜合征在英格蘭顯示大量減少到3月底(−40%)由2020年5月的最後一周部分反彈(−16%)。
減少百分比從10%到85%不等,平均減少31.4% (−−23.8% 52.5%);沒有任何研究報告增加診斷和成像過程的使用。減少診斷檢測和成像的大小隨時間變化趨勢類似於觀察到的在前麵的類別,但由於數量小得多的估計(見
治療和預防保健的百分比變化範圍從27%增加到80%的減少,平均減少29.6% (−−56.8% 19.2%)。例如,一個大型研究的常規兒童免疫接種在英格蘭發現少生孩子接收第一風疹的劑量,以減少3月最後一周的24%,升至27%的增長在4月的第三周,與2019年同期相比。
38的包括研究報道60次要結果有關潛在醫療利用率的變化根據疾病嚴重程度的服務用戶。盡管相當大的設置和服務的異質性,幾乎一半的這些結果(27 60;45%),我們觀察到的模式更大的減少利用那些更溫和或更少嚴重疾病與那些更嚴重的疾病。33個60的結果(55%)沒有差別(
微分減少利用率與嚴重性。
意大利國家研究的緊急內鏡利用率總體減少了40%,與更大的減少的比例負發現患者在胃鏡檢查prepandemic和大流行時期之間。
本文涉及超過1790萬的81項研究提供的服務在20個國家的發現一致的證據主要削減醫療保健服務的利用在流感大流行期間,2020年5月,與前幾年相比,盡管一些研究報告增加。雖然一個薈萃分析是不可能的,我們發現服務的總體平均減少37%,這是最高的訪問(42%)和招生(28%)略低,診斷(31%)和治療(30%)。許多研究還發現利用率大幅減少人口與溫和的嚴重疾病。一些研究評估偏差的風險低,風險最低的偏見研究使用時間參數數據建立2020年前幾年的趨勢。九個研究使用時間趨勢,減少利用中值為37%。
我們的審查有幾個優勢。首先,我們合成的最新數據報告主要研究2020年5月底,這對應於峰值大流行在許多國家,並為長期提供一個基線數據利用率和保健的累積赤字的持續變化。第二,構成全球的第一個廣泛的合成研究的pandemic-related利用率的變化在所有類別的醫療保健服務。第三,複習堅持嚴格的科克倫,
全球大規模減少醫療利用總結在這個評估提出了一個非常有說服力的觀點優先努力解決那些non-COVID-19疾病的未滿足的需求。一致信息的主要研究包括要求監控這錯過的長期影響保健、公共活動,敦促人們需要尋求醫療保健和更好的準備減少錯過了護理的程度在未來的大流行。過剩的人口死亡率的證據,除了死於COVID-19,和相關的現象,比如增加心髒按壓心髒逮捕和接觸緊急電話線路
這一前所未有的pandemic-induced自然實驗在減少醫療利用率提供了真正的機會去學習更多關於哪些服務人口和衛生保健係統認為較小的優先級,當資源再分配向更多的基本服務需要在危機中減少死亡率。像別人說的,
許多問題的原因和影響醫療利用率的變化記錄在我們的審查要求仔細分析和進一步的研究
為未來的研究流感大流行期間醫療利用率的變化
時間序列分析的目的;多年prepandemic比較器。
目標檢測對股市的影響,如不同群體差異的影響。
需要謹慎地解釋司機和變化的影響。
目的分析當地、省級和國家數據集。
考慮與衛生係統的跨國研究合作潛力。
為未來的研究的影響減少護理的“自然實驗”
追求長期的隊列研究,關注具體情況,或幹預措施。
尋求強有力的臨床、病人和公眾輸入,獨立的商業利益。
定性分析患者和公眾失蹤的原因和影響護理。
對那些感興趣太多醫學解決問題的機會
研究pandemic-related過度治療和過度診斷的變化。
迫切需要學習的“自然實驗”之前利率恢複到之前的水平。
關聯condition-specific顆粒分析,與現有的醫療過度使用的數據。
考慮使用流行的經驗來指導試驗deimplementation策略。
考慮潛在researcher-clinician-consumer-health係統合作。
由於保羅Glasziou,金正日薩瑟蘭和卡斯滕約根森評論草案的手稿。
@lnb6des
概念/設計:RM,洛杉磯,黨衛軍,祖阿曼,AMS, JC, MiJ MaJ。數據的采集、分析或解釋:RM,黨衛軍,祖阿曼,AMS, JC, EJT, MaJ, EK, MF, MiJ, EL,廣告,拉。初稿的手稿:RM,洛杉磯。文稿起草、修訂、批準:RM,黨衛軍,祖阿曼,AMS, JC, EJT, MaJ, EK, MF, MiJ, EL,廣告,拉。總體擔保人:RM,洛杉磯。擔保人接受全部責任和/或工作行為的研究中,數據訪問和控製決定發布。
RM是由澳大利亞國家健康與醫學研究理事會(NHMRC獎學金資助人數1124207),並且是NHMRC卓越研究中心的首席研究員(批準號1104136)。
所有作者寫作為個人,不一定代表雇主的觀點或附屬機構。
RM幫助組織了防止過度診斷國際科學會議。
不是必需的。
不是委托;外部同行評議。
所有的數據都包含在相關研究文章或作為補充信息上傳。我們已經提供了所有的數據包括研究,這些研究的列表,在補充文件。
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