数字过渡期护理管理能否降低癌症患者的再入院率？

在既有肿瘤照护之上叠加10天数字层

这篇论文要回答的问题是：一个可规模化、以数字方式交付的过渡期护理项目，能否降低癌症相关住院后的再入院。这里的过渡期护理管理指患者从医院回到家庭的交接过程。两组患者都保留了该机构原有的肿瘤科、护理分诊、非工作时间热线和症状护理门诊通道；干预组在此基础上叠加了一个为期10天的数字层。

这个数字层包含三部分。患者通过安全的患者门户每天完成电子症状评估，覆盖疼痛、疲乏、恶心、呕吐、腹泻、便秘、气短、进食饮水减少和发热。患者的回答会触发实时自我管理教育，中度或重度症状则以黄色或红色警报发送给临床团队。红色警报要求护士在报告当天致电患者；黄色警报如何回应由护士判断。

选择10天，是因为作者引用的肿瘤患者再入院中位时间正是10天。评估窗口为每天上午9点至下午5点、每周7天，这反映了可用于回应警报的护理资源；非工作时间，患者被要求使用既有的症状分诊电话线。常规护理指由治疗肿瘤团队自行决定症状监测，不包含统一主动的护理外呼。

按病历号奇偶分配，而非随机化

2024年4月19日至9月19日，纪念斯隆-凯特琳癌症中心共有2,554名患者从肿瘤内科出院；其中1,713人符合纳入标准，按病历号奇偶分配，分配规则逐月交替。最终DTCM组894人，常规护理组819人。

纳入条件为年满18岁、出院回家、在该中心有固定的肿瘤内科主治医生，并已注册患者门户。出院转往康复机构、护理机构或居家临终关怀的患者被排除，已在参加其他远程监测项目或研究性治疗的患者也被排除，因为这些情形涉及不同的管理团队或结构化的症状报告。

论文报告两组基线特征均衡：中位年龄65.6岁，女性占52.9%，白人占66.0%，西班牙裔占10.9%，最常见的是胃肠道癌（25.5%）、胸部肿瘤（10.7%）和泌尿生殖系统肿瘤（10.3%）。该设计是嵌入常规运营的实用性评估，机构审查委员会认定其可豁免知情同意，因此患者被自动纳入，可通过不完成评估随时退出。这一设计选择正是结果只能描述单一医疗系统内的关联、而非随机化因果效应的主要原因。

30天和90天再入院率均下降

主要结局是30天再入院，采用累积发生率函数分析，并将死亡作为竞争事件，即把再入院前死亡作为独立结局处理，而不是删失事件。30天内再入院前死亡的累积发生率两组相近：干预组3.8%，常规护理组2.6%，P值为0.15。

30天再入院率在DTCM组为30%（95% CI 27–33%），常规护理组为37%（95% CI 34–40%），P = 0.001，绝对风险降低7个百分点。这一差距在90天时仍然存在：48%（95% CI 44–51%）对54%（95% CI 50–57%），P = 0.004。30天内未住院的急诊就诊也更少，为12%（95% CI 10–15%）对17%（95% CI 14–20%），P = 0.007。

这些是累积发生率，而不是曾经再入院的患者比例，因此不应读作个体再入院事件的计数。作者还报告，按诊断分别建模后，乳腺癌、淋巴瘤、肉瘤和胃肠道肿瘤患者两组的差异最大。

干预组仅56.6%完成过评估

使用率是最能改变读者理解主要结果的数字。在894名被分配到DTCM的患者中，56.6%（506人）完成过至少一次电子症状评估。完成评估者中位完成3次评估（四分位距1–7；均值4.3），研究期间共完成2,150次评估。

参与并不均衡。非西班牙裔白人患者中63%完成过至少一次评估，非白人患者为47%（P < 0.001）；首选语言为英语的患者中59%参与，首选其他语言的患者为37%（P < 0.001）。论文未报告再入院获益在这些群体之间是否存在差异。

在完成评估的患者中，46.6%（506人中的236人）报告过至少一种严重症状，28.3%（506人中的143人）报告过严重疼痛，这是最常见的严重症状。换言之，数字层在使用者中发现了相当重的严重症状负担，作者据此解释警报为何可能促使更早的门诊处理。

参与者的早期再入院较低，仅为描述性

干预组内部的一项探索性比较发现，参与者的30天再入院率为28%（95% CI 24–32%），未参与者为31%（95% CI 27–36%），P = 0.22。90天时分别为48%和47%，P = 0.87。

早期差距更大：参与者和未参与者第5天的累积再入院率分别为4.7%和11%，第10天分别为10%和17%。作者明确将这些比较标注为描述性，因为参与发生在分配之后，而早期再入院本身可能使患者无法参与。因此这项分析无法判断是参与降低了再入院，还是早期病情恶化阻碍了参与。

主要比较仍是按分配划分的两组，30%对37%的结果由这一比较承载。参与数据描述的是谁使用了工具，而不是已被证明的剂量反应效应。

非工作时间分诊电话增多，门诊就诊未增

论文还追踪了照护活动，以探查效应可能的作用方式。两组在30天内首次护理电话、首次医生门诊就诊或首次症状护理门诊就诊的累积发生率上没有差异。干预组首次非工作时间分诊电话的累积发生率更高，为27%（95% CI 24–30%）对23%（95% CI 20–26%），P = 0.01。

在30天内至少接到一次护理电话的患者中，两组人均护理电话次数均为4.9次。但在数字监测活跃的10天内，干预组人均护理电话次数更多，为2.53次（95% CI 2.41–2.65）对2.29次（95% CI 2.18–2.40），P = 0.007。

作者认为这一模式与其提出的机制一致：结构化症状报告、重复的自动随访，以及更快地将问题转给原肿瘤团队。他们还指出，周末监测和分诊支持可能也有帮助，并建议未来研究将监测扩展到上午9点至下午5点之外，以实现24小时症状采集。这些是作者对照护利用模式的解释，而非分别检验过的因果路径。

数字层无法与结构化照护分开

由于干预把数字症状评估、自动教育、临床警报和结构化监测打包在一起，研究无法把数字方式本身的效应与单纯引入结构化过渡期护理的效应分开，也无法判断一个结构相似的非数字项目是否会产生相当的结果。作者直接说明了这一局限，并呼吁开展比较数字与非数字方式的研究，正式评估人员配置需求和实施成本。

还有两条边界影响结果的可迁移性。第一，研究场景是一家癌症中心，已具备患者门户、肿瘤护理分诊、非工作时间热线和症状护理门诊，且两组都可使用；在缺乏这些通道的系统中，数字层能带来多少额外价值，本研究未作检验。第二，研究人群排除了出院转往康复机构、护理机构或居家临终关怀的患者，以及正在参加其他远程监测或研究性治疗的患者，因此结果不适用于这些群体。

作者还指出，数字平台使结构化过渡期护理无需普遍的人员主动外呼或额外的临床全职人力，就能在医疗系统规模上可行；但干预的临床效应无法独立于数字平台的这一作用来确立。

7个百分点的差距与参与缺口并存

对这篇论文最具决策意义的读法，是把两个数字放在一起看。被分配到DTCM与30天再入院累积发生率低7个百分点相关（30%对37%），30天未住院急诊就诊率低5个百分点（12%对17%），并在90天时维持（48%对54%）。与此同时，干预组有43.4%的患者一次评估都未完成，非白人患者和首选语言非英语者的参与率明显更低。

对正在权衡这类项目能否在自身场景中奏效的读者，论文自身的变量划出了优先级：获益出现在已具备肿瘤分诊基础设施的人群中，干预只运行10天且只在白天时段，描述性参与比较中最大的早期再入院差异出现在前10天。作者提出的下一步是比较数字与非数字的结构化照护，并测量人员配置与成本；这是本研究留下而未回答的比较。

本文引用的文献