作者：

過君君 李星明 楊宇彤

單位：

首都醫科大學公共衛生學院，北京 100069

通信作者：

李星明，Email：libright2003@163.com

引用本文:

過君君, 李星明, 楊宇彤 . 隨訪研究在健康管理中的研究設計與應用實踐[J]. 中華健康管理學雜志, 2024, 18(4): 315-320. DOI: 10.3760/cma.j.cn115624-20231229-00384.

摘要

隨訪研究是臨床與流行病學研究中最為常用的研究方法之一，能夠幫助研究者監測健康危險因素變化，開展病因推斷并評價干預措施的效果，是開展醫學研究的基礎。在健康管理中，隨訪研究被越來越多地應用于健康干預效果的評價。本研究主要介紹了隨訪研究的設計與實施，并結合健康管理研究的特點，對研究設計關鍵環節進行探討，包括確定隨訪內容、時間、隨訪方式以及隨訪數據的統計分析、質量控制等。并舉例說明隨訪研究在健康管理中的應用，旨在為健康管理研究工作者有效開展研究提供參考。

正 文

健康管理已經在我國發展數十年，并取得較為顯著的進步。隨著相關專家共識、規章制度以及專業指南的發布，富含中國特色的健康管理理論體系也初步形成。但已建立的健康管理機構大多仍停留在單一體檢，能夠開展完善健康管理服務的單位較少 ^{［ 1 ］} 。而完整的健康管理服務必須通過隨訪，達到觀察和評價實際健康干預效果，促進健康的目的。因此隨訪是體現與實現健康管理目標最重要的手段，是開展健康管理服務的重要組成部分，也是健康管理科學研究中的重要方法之一。隨訪研究能夠幫助研究者有效收集與利用健康數據，針對性分析問題，最終得出有價值且可靠的結論。

一、隨訪研究與健康管理

1. 隨訪研究：隨訪：在臨床上指醫生在診療后繼續與患者保持聯系，以通信或面談等方式進行追蹤，了解患者健康狀況、疾病發展、預后情況所開展的工作。在流行病學研究中，隨訪多指對研究對象開展一段時間的觀察和追蹤，研究對象不再局限于患者而是包括所有人群。隨訪研究：也稱縱向研究，屬于前瞻性研究，是通過定期隨訪，研究疾病、健康狀況或某衛生事件在一個固定人群中隨著時間推移的動態變化情況 ^{［ 2 ］} 。隨訪研究被廣泛應用于臨床工作、臨床試驗以及流行病學研究中，其中最經典的隨訪研究是Framingham心臟研究。20世紀上半葉，美國冠心病死亡人數顯著增加，為提高對冠心病疾病自然史和病因的了解，公共衛生部門于1948年建立一項以社區為基礎的縱向研究。該隨訪隊列延續三代人，探討年齡、遺傳、不良生活方式等多項危險因素對冠心病的影響，并于2008年制定了腦血管疾病風險評分，為現代醫學研究廣泛使用。這項偉大的隨訪研究至今已持續70多年，基于該項研究發表論文3 600余篇^{［ 3 ］} 。這一經典案例凸顯了隨訪研究在整個醫學研究領域的重要性，其科學精神、設計思想及程序步驟對后來現代醫學及健康管理學產生了深遠影響。

2. 健康管理：健康管理是以現代健康概念（生理、心理和社會適應能力）和新的醫學模式（生理-心理-社會）以及中醫治未病為指導，通過采用現代醫學和現代管理學的理論、技術、方法和手段，對個體或群體的整體健康狀況及影響健康的危險因素進行全面檢測評估、有效干預與連續跟蹤服務的醫學行為及過程 ^{［ 4 ］} 。完整的健康管理活動應包括以下5個基本步驟：（1）開展健康信息收集與健康檢查，了解管理對象的健康狀況。（2）開展健康風險評價，評估管理對象的健康風險因素。（3）開展健康干預與健康促進，根據個體健康危險因素制定個性化健康管理方案，嚴格實施并動態追蹤效果。（4）開展健康干預效果評價，根據管理對象健康狀況調整干預方案并繼續進行管理。（5）上述步驟重復循環，直至達到較好的健康結局。

通過研究健康管理概念、內涵與服務步驟發現，健康管理是一個循環往復、螺旋上升的過程。要想實施高質量健康管理服務，就必須在開展健康干預后進行隨訪研究，對干預效果進行評價并調整管理方案，形成健康管理閉環（ 圖1 ）。通過隨訪，可以了解管理對象經過干預后健康狀況及危險因素的變化情況，同時定期與管理對象溝通還能夠提高其依從性，有效實施管理方案，提高服務質量。

二、隨訪研究設計與實施流程

第一，明確研究的目的，研究問題及研究內容。健康管理服務中開展隨訪研究大多為探索健康干預措施是否有效，對比不同干預措施的管理效果，為調整管理方案提供依據。第二，確定研究對象。根據研究目的設置納入及排除標準，選取適宜人群參與研究，保證研究的科學性與穩定性。例如，某項降壓治療對老年人高血壓患者左室心肌做功影響的隨訪研究僅納入一定時間內就診于某醫院的原發性老年高血壓患者。需要注意的是，隨訪研究中研究對象盡量選擇依從性高，不易失訪的對象參與研究。第三，確定樣本量。可通過經驗法、統計學計算法以及敏感性分析法來確定所需要調查的樣本量。樣本量的估計是在保證研究結論具有可靠性的前提下確定的最小樣本例數。第四，收集研究對象基線資料。基線資料，又稱基線信息，指每個研究對象在研究開始時的基本情況，包括暴露因素及個體相關其他信息。在健康管理中基線資料主要通過健康體檢，問卷調查等方式收集，包括人口學資料以及臨床基線特征。基線資料不僅能了解研究對象情況，也可幫助研究者發現新的問題，確定優先解決的問題。第五，確定隨訪時間、頻率和方式，制定詳實的隨訪計劃及數據收集工具。根據研究設計、管理對象的需求、研究的人力物力財力情況，設置合理的隨訪時間與頻率，確保收集到關鍵信息。根據管理對象特征及研究需求選擇適宜的隨訪方式。開展長期隨訪時需要制定可行的隨訪監測計劃以便準確地記錄收集所需數據，同時及時對并發癥與疾病急性發作進行評估、處理、上報。詳細的隨訪監測計劃應包括時間表、檢查方法、采樣計劃、隨訪結局事件等。此外，在收集信息前，還需要根據研究目的，設計問卷等數據收集工具，并對隨訪調查人員進行統一培訓，確保收集到準確、全面、系統的隨訪信息。第六，按照計劃開展隨訪。最后，對所收集到的數據進行管理與分析。對于數據量較大的研究，建議建立完善的數據管理系統，可以采用雙錄入法進行數據的錄入、存儲與審核。數據收集完成后，為獲得準確可靠的研究結果需要對數據進行清洗與統計分析（ 圖2 ）。

三、隨訪研究設計的關鍵環節

為收集完整可靠的隨訪資料，保證研究結果的科學性，下面結合健康管理研究特點，對隨訪研究中的幾個關鍵環節進行探討。

1. 隨訪內容的確定：（1）確定結局相關因素的變化情況：在進行隨訪時需要根據研究目的選定所需要測量的相關指標或因素，例如一項有關某軍隊醫院軍人醫務人員脂代謝特點及血脂異常情況5年隨訪的研究，就針對研究人群的體重指數、收縮壓、舒張壓、空腹血糖、血脂、血尿酸等代謝指標進行了調查研究 ^{［ 5 ］} 。而另一項有關健康管理對心血管病危險因素干預效果的隨訪研究不僅需要了解相關生化指標，還需要對研究對象的生活習慣、工作情況、飲食情況、運動情況等信息進行收集^{［ 6 ］} 。因此需要根據研究設計類型來確定暴露因素，并進行準確測量。（2）確定是否發生結局事件：通過隨訪確定研究對象是否發生結局事件，一般臨床隨訪研究多關注患者疾病情況或是否出現死亡。流行病學研究中，隊列隨訪研究的結局事件常常為是否患病，實驗流行病學研究則關注實施干預措施后是否出現預期結果。需要注意在同一研究中，對觀察終點的判斷應有明確的標準和方法，具體規則自始至終不能改變，以免造成疾病錯分偏倚^{［ 2 ］} 。（3）確定失訪情況：在進行研究設計時對失訪進行界定，例如研究對象遷移他處、正常隨訪連續3次未隨訪的、所留信息無法聯系到、研究對象或家屬拒絕隨訪等。由于失訪會導致研究數據缺失、偏差或結果出現選擇偏倚等情況，因此應事先規定失訪數據處理原則，同時對失訪采取一定預防措施。建議最好將失訪率控制在10%以下，最多不超過20%（具體需要根據研究對象或者現場實際情況而論）^{［ 2 ］} 。

2. 選擇適宜的隨訪方法：隨訪對象不同所使用的方法也有所不同，針對個體進行隨訪時可供選擇的主要有3種，包括面對面隨訪、電話隨訪以及網絡隨訪。針對大型人群隊列隨訪時主要有3種隨訪方法，包括對人群開展反復橫斷面調查，常規監測以及社區定向監測。在開展健康管理隨訪時既包括個體隨訪，同時也可針對一定區域內人群開展群體性隨訪。（1）個體隨訪方法：第一，面對面隨訪。常被使用于臨床隨訪研究，需要患者定期到醫院門診與醫生進行面對面溝通交流，若患者行動不便則需要醫生提供上門隨訪。此外，對慢性病患者開展健康管理時部分社區會提供群體管理服務，通過同伴教育等方式提高管理效果，因此會采用集中隨訪的形式進行干預效果評估，也屬于面對面隨訪的一種。面對面隨訪的優點是醫生或研究人員能夠收集到更準確的數據，同時增加研究對象依從性，建立良好的互動關系；缺點則是開展門診隨訪對遠距離患者來說不太方便，會產生一定時間和金錢的消耗。第二，電話隨訪。相比于面對面隨訪，電話隨訪的方式更為靈活，不容易受到時間地點的影響，消耗成本也更低。但電話隨訪無法收集到患者的檢查指標，信息容易受到患者主觀感受的影響。在健康管理中開展電話隨訪前，應對管理對象進行健康教育，培訓自我監測技能，包括體重秤、身高測量儀、血壓計、血糖儀等常見設備的使用。此外在每次隨訪前建議制定隨訪提綱，高效收集所需信息。第三，網絡隨訪，是目前應用非常廣泛的一種。通過“互聯網 ”相關服務，不僅可以遠程進行疾病的監測，查詢用藥建議，推送健康科普信息，還能夠讓醫生和患者隨時進行溝通，更清晰地了解患者健康狀況，滿足居民健康需求。目前上海市“便捷就醫服務”數字化轉型2.0將智能診后管理作為應用場景，通過人工智能技術賦能醫院慢病管理，實現診后隨訪信息自動采集和分析，通過智能語音和問卷的方式，實現隨訪工作自動化執行，提升區域整體隨訪能力與效率 ^{［ 7 ］} 。（2）群體隨訪方法：上述提到的集中隨訪也屬于群體隨訪的一種，但能夠完成的隨訪人數仍舊不多。針對樣本量高達數十萬乃至上百萬的大型隊列在開展隨訪時主要采用3種方法。可根據隊列規模以及研究人力物力情況對全體成員開展重復橫斷面調查，或通過抽樣選取部分代表性成員進行重復調查。當所需隨訪內容為發病或死亡等事件時，可利用各類運行的監測系統或常規工作形成的資料或數據庫來獲取隊列結局，例如疾病預防控制系統的全死因監測系統、發病監測系統、醫保系統、公安戶籍管理系統等。此類方法相較于重復調查獲取信息的質量控制更好^{［ 8 ］} 。最后，還可通過社區來獲取隊列成員結局信息，確定遷移失訪狀況及常規監測的漏報情況。但其缺點在于僅能獲取發病或死亡等較為簡單的結局信息，更為專業的健康狀況，生化指標等數據僅依靠社區居委會、街道工作人員無法獲得。需要通過基層衛生服務中心建立起人群隨訪監測網絡，定向監測暴露因素及結局。此外，還可開展以工作組織或機構為單位的定向監測網絡，更好覆蓋職業人群。

3. 隨訪時間的確定：（1）隨訪起始時間：隨訪起始時間取決于所研究疾病的誘導期與潛伏期情況，但在健康管理中很多慢性病在潛伏期是無明顯表現，不易察覺的。并且由于臨床研究與健康管理關注點的不同，在確定隨訪起始時間上，健康管理可在開展健康危險因素干預時同步開展隨訪監測。（2）隨訪終止時間：在確定隨訪終止時間時，需要區分觀察終點與觀察終止時間的概念。觀察終點是指研究對象出現預期結果，而觀察的終止時間是指整個研究工作的截止時間，是預期可以得到結果的時間 ^{［ 2 ］} 。例如研究老年人癡呆和AD的患病率，為此開展5年隨訪研究。當所研究對象出現癡呆或AD此類隨訪終點時隨訪終止，同時也可能存在部分研究對象在5年內沒有患病，但依然結束隨訪。這種在研究結束時研究對象并未出現陽性結局的現象被稱為刪失。（3）隨訪期：隨訪期是指從研究對象入組（隨訪起始）到最后一次隨訪結束所經歷的時間。隨訪期的長短與所研究暴露因素與疾病的關聯強度，疾病的潛伏期長短，研究目的以及研究項目的支持資源有關。不同疾病治療后隨訪期存在差異，例如腫瘤手術后一般有5~10年隨訪期，甚至終身隨訪，而闌尾手術后僅需1~3個月隨訪期。（4）隨訪間隔：隨訪間隔時間受到隨訪類型、研究目的、所研究疾病自然史等因素的影響。對于疾病發展迅速，病程及轉歸時間短的可以適當縮短隨訪間隔。相對地，潛伏期較長，疾病發展緩慢，病程長的則需要設置較長隨訪間隔。例如國家針對抗艾滋病治療0~12個月的患者要求當年隨訪次數不少于7次^{［ 9 ］} 。對慢性病患者進行隨訪時需要根據潛在危險的大小分類管理，不同管理級別的管理方案隨訪時間間隔存在差異。以高血壓為例，對血壓達標者每3個月隨訪一次；血壓未達標者，2~4周隨訪一次；而對于35歲以上健康人群則建議每年隨訪一次血壓^{［ 10 ］} 。

4. 隨訪研究設計的統計分析：隨訪研究被應用于多個學科領域，因此對隨訪資料的統計分析需要基于研究設計、研究目的以及數據類型，選擇適宜的統計分析方法。在健康管理中開展隨訪研究，常用的統計分析方法包括生存分析、多因素分析、重復測量方差分析、傾向性評分等。（1）生存分析：健康管理隨訪研究中不僅考慮終點事件，有時還需要考慮出現終點事件所經歷的時間因素，例如常見慢性病的隨訪研究等。因此，當涉及疾病發展與存活研究時可使用生存分析法進行統計分析。通過生存分析可以估計特定事件發生的概率，可使用壽命表法、Kaplan-Meier生存曲線以及Cox比例風險模型來研究與事件發生相關的因素。在健康管理中影響人群健康的因素很多，當進行多因素分析生存資料時常使用Cox比例風險回歸模型。該模型以生存結局和生存時間為因變量，分析多種因素對生存期的影響，且不易受刪失數據的影響 ^{［ 11 ］} 。我國開展的缺血性血管疾病發病風險評估是比較典型的基于Cox比例風險模型的案例，以缺血性心血管病事件作為預測模型的因變量，以年齡、收縮壓、體重指數、血清總膽固醇、是否糖尿病和是否吸煙6個主要危險因素為自變量，擬合分性別的最優預測模型，評估未來10年缺血性心血管病事件的絕對發病危險^{［ 12 ］} 。（2）多因素分析：多因素分析用于研究多個因素對研究結果的影響，也稱多元分析或多變量分析。常用的多因素分析方法包括多元線性回歸分析、logistic回歸分析以及上述提及的Cox比例風險回歸模型分析。在使用多因素分析時，需要注意一些統計前提條件和假設。例如，數據應滿足線性關系、正態分布、無多重共線性等要求。具體使用哪種方法，需要根據研究變量意義、數據類型等進行分析。當研究一個或多個自變量與連續的因變量之間關系時，可使用多元線性回歸分析；當研究一個或多個自變量對二元或多元分類因變量的影響時，可用logistic回歸分析；Cox比例風險模型則用于評估多個協變量對生存時間或某個事件風險的影響。（3）重復測量方差分析：重復測量方差分析（repeated measures analysis of variance，RM-ANOVA）是一種用于比較同一組個體在不同時間點或條件下的多次測量結果的統計方法。由于隨訪研究是觀測不同時點研究對象的情況，因此簡單方差分析無法滿足研究需要，可使用重復測量方差分析法進行統計分析。其原理與方差分析相同，但考慮了相同個體在不同時間點或條件下測量結果的關聯性。同樣的，在實施RM-ANOVA時，需要進行一些前提條件的檢驗，如正態性、方差齊性、相關性等。如果數據不符合這些前提條件，可以考慮進行數據轉換或采用非參數方法進行分析。重復測量方差分析通常使用統計軟件來執行，如SPSS、R、Python等。（4）傾向性分析：當數據中出現大量混雜因素需要同時進行調整時，使用傾向性分析可有效減少或消除選擇偏倚，常應用于回顧性研究與觀察性研究。通過使用綜合傾向性評分表示多個混雜因素的影響，降低協變量維度，減少自變量個數，有效克服分層分析和多因素調整分析自變量個數限制的問題。一般使用Logistic回歸模型對研究對象的傾向性評分進行估計，通過傾向性評分調節觀察的組間個體差異，達到“事后隨機化”。常見的傾向性分析方法包括匹配法、分層法、矯正法與加權法。

5. 隨訪研究的質量控制：（1）對失訪進行控制：隨訪研究中出現失訪的情況可能造成一些不良影響，例如產生失訪偏倚，研究結果的不確定性、研究效率降低等，為保證研究質量需要對失訪進行控制。一般規定失訪率控制在10%所得結果具有統計學意義，因此在計算所得樣本量基礎上可增加10%的樣本，擴大樣本量。在選擇研究對象時設置排除標準，排除失訪風險高的研究對象，例如在開展某社區健康管理隨訪研究時排除短期租住的流動人口。在開展隨訪前要與研究對象充分溝通，提高其對研究的理解與依從性，并做好知情同意。可以給予隨訪對象一定激勵與支持，例如提供一些獎勵或提供解決健康問題的支持。在數據分析階段，對失訪數據可以保留基礎信息，缺失數據較少的情況可不做處理，或者采用最差值法、平均值法、多重填補等方法對數據進行處理。（2）對隨訪工作人員進行選拔與培訓：為提高數據收集質量，減少信息偏倚的情況。在進行隨訪人員的選拔時最好具備一定醫學背景或者經過隊列建設相關專業培訓并通過考核，此外個人特質方面還應該認真負責，社會溝通能力強，愿意從事隨訪工作，具體可根據研究設計確定選拔標準。確定隨訪人員后，需要對其進行統一的培訓考核。培訓內容要包括研究項目的目的、隨訪方案、隨訪流程、調查范圍，開展隨訪所需要的專業技能、溝通技能、操作技巧、隨訪態度、基本禮儀等。培訓后對相關人員進行評估考核，通過后方可開展隨訪工作。（3）定期對隨訪工作質量進行評價：隨訪包括長期隨訪與短期隨訪，尤其是對于長達數年的隨訪工作來說，定期開展質量評價有助于提高研究質量。可從以下幾個方面進行評價：①隨訪現場評價，要求工作環境及秩序良好，研究器材擺放整潔，對檔案資料及電子數據進行管理；②對隨訪材料進行審查，例如對問卷內容、問卷完成質量進行評價，數據收集是否準確等；③采集生物樣本的審查，包括樣本采集、處理與保存是否規范，是否及時錄入系統等。

四、隨訪研究在健康管理中的應用

1. 慢性病管理案例分析：以梁小華等 ^{［ 13 ］} 開展的一項高血壓健康管理5年隨訪效果研究為例，研究分析高血壓社區規范化管理5年后對血壓的控制效果，規定每3個月對納入管理的患者進行隨訪并指導自我血壓測量，每年進行體格檢查及空腹血糖、血脂測量。隨訪方式以面對面隨訪為主，并在定期通過電話或手機短信提醒患者隨訪時間，組建專業的隨訪團隊（包括全科醫生、護士、藥劑師及公共衛生醫師）。該研究納入對象源于國家基本公共衛生服務系統已登記的高血壓患者，分別將健康管理干預5年期、3年期與基線血壓水平比較，分析2009年、2012年、2014年三個時間點血壓控制情況。綜合使用前瞻性隊列研究與隨訪研究方法探討健康管理對高血壓控制的效果。

楊玉環等 ^{［ 14 ］} 開展了有關血尿酸與頸動脈粥樣硬化（CAP）及10年心血管疾病風險關系的隨訪研究，納入2013至2016年于某醫院進行健康體檢的34 473例，并根據是否患有頸動脈粥樣硬化進行分組，對18 655例無頸動脈粥樣硬化者進行隨訪研究，以首次頸動脈超聲檢查為隨訪起點，以后續體檢發現頸動脈粥樣硬化為隨訪終點，隨訪終止時間為2023年1月31日，采用國人缺血性心血管病10年發病風險評估表對無CAP組中完成≥2次頸動脈超聲檢查、年齡>35歲且有吸煙情況的2 352例健康檢者的10年心血管疾病風險進行評估。

綜合上述案例分析，相對于臨床治療，開展健康管理干預效果見效慢，單純的橫斷面研究不一定能收集完整數據，因此需要應用隨訪研究對不同時點的情況進行調查。并且隨訪研究屬于前瞻性研究，在判斷暴露因素或干預措施與健康結局的因果關聯強度高。開展隨訪時還能夠為管理對象提供健康咨詢、健康教育服務，提高健康管理依從性。

2. 隨訪研究的創新應用：在健康管理中，隨訪可以及時了解管理對象的健康狀況，管理方案實施情況，解答健康問題，提供健康指導。對于慢性病合并并發癥的患者來說，隨訪能夠關注高危因素，預防并發癥急性發作，及時提供轉診等服務。但現有隨訪方式均存在一定不足，例如面對面隨訪可能由于管理對象自身原因無法到場而不能進行隨訪，集中隨訪則缺乏針對性。電話隨訪不能收集體格檢查等客觀健康資料，無法排除由于管理對象主觀因素造成的信息錯誤。網絡隨訪則受到使用對象年齡、職業文化程度等因素影響。因此需要結合項目情況開展綜合隨訪，融合多種隨訪方式的優點，彌補單一隨訪方式缺點。

通過王曉麗等 ^{［ 7 ］} 研究發現，目前存在慢病隨訪、專病隨訪、出院隨訪、科研隨訪等隨訪場景繁多，慢病管理隨訪需求高，醫務人員工作負荷大、隨訪完成度低，居民個性化隨訪需求難以滿足等問題。因此基于大數據和深度學習技術化服務能力搭建智能隨訪管理系統，上線后可覆蓋區域內醫療衛生機構，實現健康管理、科研追蹤、保健服務等多場景應用。同時還可促進健康數據互聯互通，為研究者提供科學可靠的隨訪數據，促進更多高質量研究成果的產出。

3. 隨訪研究的實施效果：隨訪研究可被應用于慢性病管理，預防性健康管理，康復性健康管理、健康教育隨訪等。通過隨訪，研究者可評估慢病患者長期治療效果與生活質量，了解其用藥依從性、癥狀控制情況及并發癥發展。對于開展預防性健康管理的個體，可以了解不同預防措施對健康的影響，有助于制定更加有效的預防措施與健康教育計劃等。健康管理中開展隨訪研究在提高用戶滿意度，建立良好關系，促進慢病控制，減少醫療成本方面均有一定效果。

五、總結與展望

本研究通過對隨訪研究的概念、設計步驟、關鍵環節進行闡述，并結合案例與創新應用，詳細介紹健康管理領域隨訪研究的應用，為健康管理研究者提供方法指導。希望未來有更多的學者將隨訪研究靈活應用于健康管理實踐中，為評估健康干預效果，達到更好健康結局提供支持。

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