中风后再次入院的相关因素：系统综述与荟萃分析Factors associated with post-stroke readmission: a systematic review and meta analysis | Scientific Reports

中风后再次入院的相关因素：系统综述与荟萃分析

摘要

脑卒中后的再次入院因其与不良结局相关而备受关注。美国医疗保险和医疗补助服务中心将医院再次入院视为次优医院护理的指标，并将降低再次入院率定为国家医疗改革目标。本系统综述与荟萃分析旨在确定与30天、90天和1年缺血性脑卒中再次入院相关的因素。我们检索了2000年1月1日至2024年2月5日发表的关于脑卒中再次入院的英文研究数据库PubMed和Web of Science。共有来自18个国家的135项研究符合纳入标准。30天内较高再入院率与高龄、保险类型、就业状况、社会经济劣势、出院目的地以及心力衰竭和糖尿病等疾病相关。30天内再入院率降低与有效的出院规划、初级医疗随访以及溶栓治疗相关。周末入院和新冠疫情期间并非显著影响因素。我们对美国30天内再入院的荟萃分析发现，心房颤动（OR, 1.24 [95% CI, 1.12–1.36]）和癌症（OR, 1.50 [95% CI, 1.19–1.89]）增加了再入院几率，而出院回家（OR, 0.75 [95% CI, 0.55–1.02]）和私人保险（OR, 0.70 [95% CI, 0.66–0.75]）则降低了再入院几率。90天内再入院受高龄、共病和出院规划影响，而1年内再入院则受高龄、出院地点、功能独立性和糖尿病及冠状动脉疾病等疾病影响。本研究强调了医院出院程序和后续护理作为可调节因素对降低脑卒中患者再入院风险的重要性。优先改善高风险患者的护理过渡和适当的出院规划可能有助于降低脑卒中再入院率。

引言

医院再入院对医疗系统构成了重大挑战，对患者结局和医疗成本都有深远影响。在美国，医院再入院的年支出超过500亿美元，其中医疗保险承担了相当大的部分。作为医疗机构的关键质量指标，医院再入院可能表明出院时存在问题或出院后护理不足，促使国家医疗改革计划通过提高患者护理质量来降低再入院率。研究表明，脑卒中患者的1年再入院率差异很大，范围在30%-62.2%之间，约16%的患者在初次脑卒中事件后30天内经历两次或多次再入院。再入院的脑卒中患者面临更高的死亡风险、更高的残疾水平以及更大的医疗资源利用，与无再入院患者相比情况更为严峻。

脑卒中医院再入院的复杂性在于其多因素性质，涵盖了患者、组织和环境因素。虽然先前的综述探索并发现了与高龄等常见的相关因素，但它们因研究数量有限（10-24项研究）而导致研究范围狭窄，通常只覆盖潜在影响因素的一小部分。在现有的四项关于脑卒中再入院的综述中，有三项（Litchman等人，2010年；Zhong等人，2016年；Rao等人，2016年）发表于近十年前，而最新的一项（Deng等人，2021年）仅关注30天内再入院。据我们所知，这是近十年来首次同时考察30天、90天和1年内再入院的系统综述。对于30天内再入院因素存在相互矛盾的发现，如Deng等人（2021年）报告心房颤动显著，而Zhong等人（2016年）则未发现，冠状动脉疾病被Zhong等人（2016年）发现显著但Deng等人（2021年）则未发现，这些进一步凸显了进行更全面调查的必要性。为解决这些差距，我们的研究采用严格的系统综述方法，整合了来自18个国家的100多项研究的结果，考察与30天、90天和1年缺血性脑卒中再入院相关的132个因素。此外，还进行了荟萃分析，以确定与美国30天内再入院相关的特定因素。

方法

文献检索

我们对PubMed和Web of Science数据库进行了系统检索，搜索2000年1月1日至2024年2月5日发表的关于缺血性脑卒中再入院相关因素的文献。选择PubMed是因为其广泛的生物医学文献，使其成为脑卒中再入院主题的宝贵资源。选择Web of Science是因为其跨学科范围和引文追踪能力。我们使用预定义的检索词在文章标题或摘要中进行电子检索，具体为"再入院（Readmission）"和"脑卒中（Stroke）"或"脑梗死（Cerebral Infarction）"或"脑梗塞（Brain Infarction）"。在PubMed中，我们的检索查询结构如下："readmission [Title/Abstract] AND (stroke [Title/Abstract] OR 'cerebral infarction' [Title/Abstract] OR 'brain infarction' [Title/Abstract])"。在Web of Science中，我们使用以下查询格式："readmission AND stroke (Topic) OR readmission AND 'cerebral infarction' (Topic) OR readmission AND 'brain infarction' (Topic)"。

纳入和排除标准

合格的研究针对18岁及以上成人，考察了30天、90天或1年时间范围内缺血性脑卒中或脑卒中再入院的相关因素。纳入了关于脑卒中再入院的研究，因为缺血性脑卒中是最常见的脑卒中亚型。排除标准包括非英文研究；排除缺血性脑卒中的研究；专注于脑卒中预防干预措施（如颈动脉支架置入术或颈动脉内膜切除术）的研究；仅关注特定患者亚组（如糖尿病患者）的再入院研究；趋势分析、文献综述、荟萃分析、观点文章、摘要和海报；当涉及其他疾病时未对脑卒中进行分层分析的研究；未对脑卒中再入院和死亡率进行分层分析的研究；以及调查产后或术前脑卒中的研究。当研究提供按脑卒中亚型分层的数据时，我们优先考虑缺血性脑卒中数据。如果报告了脑卒中亚型但未分层，我们确认缺血性脑卒中是所代表的最常见亚型。时间范围为28至31天的研究被归类为30天再入院研究。结果指标定义为与30天、90天或1年时间范围内再入院相关的因素。

数据提取和质量评估

已确定的研究被导入Microsoft Excel以创建初始数据集。删除了重复记录和非英文文章。由EM使用预定义的纳入和排除标准对剩余标题和摘要进行筛选。由NH、VA和ZR独立审查全文资格问题，通过讨论和共识解决分歧。选择过程中未使用自动化工具。

由EM使用适用于每种研究设计的适当工具进行偏倚风险和质量评估。由具有相关方法学和临床专业知识的合著者（NH、ZR、VH、SZ和ZT）提供监督和指导。通过小组讨论和共识解决分歧。对于质量评估，我们对随机对照试验(RCTs)使用Cochrane偏倚风险评估工具，对非随机研究使用非随机研究中的偏倚风险工具(ROBINS-I)，对队列和病例对照研究使用纽卡斯尔-渥太华量表(NOS)，对横断面研究使用改良纽卡斯尔-渥太华量表(改良NOS)（参见补充信息中提供的表S4-S11）。

数据合成与统计分析

报告了研究特征，包括来源国家、再入院率范围、平均值和标准差。对于未明确报告再入院率的研究，在计算再入院率的平均值和标准差时予以排除。提供了按国家划分的研究数量的饼图。按再入院时间范围组织的表格，按设计、样本量、再入院率、再入院类型、人群、脑卒中类型、国家、使用模型和识别因素对研究进行分类，包含在补充信息中（见表S1-S3）。

使用R Studio与metafor包对美国30天缺血性脑卒中再入院因素进行了荟萃分析。如果最终数据集中的研究报道了美国人群中30天再入院因素，则从最终数据集中选择这些研究。仅将至少在五项独立研究中调查的因素纳入定量合成；应用此阈值以确保有足够的数据进行有意义的荟萃分析。使用对数比值比进行森林图绘制，必要时转换报告的比值比。对于缺乏比值比但提供频率数据的研究，手动计算对数比值比。随机效应模型考虑了异质性，使用卡方和I²统计量进行评估。对于存在显著异质性（P ≤ 0.10且I² > 50%）且无法确定异质性来源的研究，呈现合并估计值但谨慎解释。使用倒漏斗图和Egger检验评估发表偏倚。

结果

在PubMed和Web of Science数据库的系统搜索中，我们最初确定了2,922项相关研究。删除37项非英文研究和1,072项重复项后，我们的数据集减少到1,813项唯一研究。摘要筛选排除了1,675项研究，原因是疾病焦点不正确、文献综述、荟萃分析或观点文章，留下138项潜在合格研究用于全文检索。经进一步审查，我们排除了两项涉及18岁以下参与者的20, 699–713 (2005年)和21, 1202–1207 (2020年)研究，以及另一项仅专注于缺血性脑卒中亚型的研究，最终纳入135项研究。图1显示了PRISMA流程图。

纳入研究的描述性特征

在分析的研究中，104项（70%）专注于30天再入院，21项（14%）关注90天再入院，23项（16%）关注1年再入院（一些研究考察了多个再入院时间范围）。发表趋势表明显著增加，2000年至2010年间发表了7项研究，2011年至2024年间发表了128项。研究跨越18个国家，美国领先（84项），其次是台湾（10项）、中国（9项）、澳大利亚（7项）、丹麦（4项）和瑞典（3项）。加拿大、英格兰、日本、挪威、新加坡和韩国等其他国家各贡献了2项研究，而法国、以色列、意大利、马来西亚、葡萄牙和土耳其各有一项研究（见图2）。

再入院率

30天再入院率范围为1.7%至28.8%（平均11.0%，SD = 4.2%），90天再入院率范围为8.6%至31.5%（平均19.2%，SD = 6.4%），1年再入院率在11.6%至67.0%之间变化（平均40.6%，SD = 13.8%）。30天再入院率在不同国家之间有所不同，美国的再入院率范围为2.9%至21.0%。相比之下，其他国家的再入院率在澳大利亚为5.0%-15.1%，在中国为7.0%-28.8%，在丹麦为9.1%-11.5%，在台湾为8.1%-15.5%。

与30天再入院相关的因素

考察的再入院因素可分为七类：社会人口学因素、出院地点、患者社会行为、医院层面、慢性疾病、心血管疾病、复杂状况和脑卒中相关因素。与30天再入院增加相关的社会人口学因素包括高龄，这在16项研究中显著：15项高质量研究和1项中等质量研究。依赖公共医疗保险（如医疗保险、医疗补助）或自费支付在11项研究中显著：9项高质量研究和2项中等质量研究。失业或退休在两项高质量研究中显著，社会经济劣势状态在三项高质量研究中显著。

与显著较高再入院率相关的出院地点和医院层面因素包括出院至养老院（四项高质量研究）；出院至康复中心（五项高质量研究）；神经科医生的护理（三项高质量研究）；城市医院环境（四项高质量研究）；以及从医院或急诊科转院（两项高质量研究）。与再入院率升高显著相关的共病包括心房颤动（两项高质量研究）、心力衰竭（七项高质量研究）和外周血管疾病（三项高质量研究）。

与较高再入院率显著相关的脑卒中相关因素包括饲管存在（五项高质量研究）、脑内出血（五项高质量研究）、蛛网膜下腔出血（两项高质量研究）、美国国立卫生研究院中风量表(NIHSS)评分在5至23之间（六项高质量研究）以及住院期间的医疗并发症（两项高质量研究）；既往住院史超过两次（四项高质量研究）和低功能独立性（七项高质量研究）。相比之下，有效的出院规划（两项高质量研究、三项中等质量研究和两项低质量研究）、溶栓治疗（两项高质量研究）和初级医疗随访（两项高质量研究）与较低的再入院率显著相关。值得注意的是，周末入院、烟草使用、慢性肝病、肥胖和新冠疫情期间对30天再入院没有显著影响。图3仅表示在至少五项研究中考察的相关因素。

荟萃分析结果

我们对美国30天再入院相关因素进行了荟萃分析（图4和图5）。我们的研究结果表明，心房颤动（OR, 1.24 [95% CI, 1.12–1.36]）、癌症（OR, 1.50 [95% CI, 1.19–1.89]）、慢性阻塞性肺病（OR, 1.20 [95% CI, 1.15–1.26]）、充血性心力衰竭（OR, 1.36 [95% CI, 1.22–1.52]）、冠状动脉疾病（OR, 1.61 [95% CI, 1.24–2.10]）、痴呆（OR, 1.42 [95% CI, 1.12–1.79]）、糖尿病（OR, 1.19 [95% CI, 1.12–1.26]）、外周血管疾病（OR, 1.28 [95% CI, 1.13–1.45]）和癫痫发作障碍（OR, 1.11 [95% CI, 1.04–1.18]）与再入院几率增加相关。

相反，某些因素与再入院几率降低相关：组织型纤溶酶原激活剂(tPA)的使用（OR, 0.92 [95% CI, 0.89–0.95]）、与其他保险类型相比拥有私人保险（OR, 0.70 [95% CI, 0.66–0.75]）、与其他种族相比为白人（OR, 0.91 [95% CI, 0.84–0.98]）以及高血压（OR, 0.92 [95% CI, 0.88–0.97]）。

以下因素与再入院无显著相关性：女性（OR, 1.00 [95% CI, 0.98–1.03]）、抑郁（OR, 1.06 [95% CI, 0.93–1.20]）、血脂异常（OR, 0.77 [95% CI, 0.57–1.05]）、吞咽困难（OR, 1.30 [95% CI, 0.97–1.75]）、既往脑卒中（OR, 1.45 [95% CI, 0.99–2.10]）、缺血性脑卒中作为脑卒中类型（OR, 0.98 [95% CI, 0.90–1.06]）以及与其他地点相比出院回家（OR, 0.75 [95% CI, 0.55–1.02]）。图4和图5展示了森林图结果，补充信息中图S1包含额外面板。图S2显示倒漏斗图，Egger检验结果也包含在补充信息中。通过Egger检验和倒漏斗图排除了发表偏倚。

与90天再入院相关的因素

对于90天再入院，高龄、较高的查尔森共病指数(CCI)、较低的功能独立性和既往住院与再入院率增加相关。相反，有效的出院规划与这一时间范围内的再入院减少相关。

与1年脑卒中再入院相关的因素

高龄、较低收入、出院至康复中心、既往脑卒中、糖尿病、高共病负担（由高查尔森共病指数指示）、住院时间延长、非缺血性脑卒中类型、较低的功能独立性以及指数住院期间的医疗并发症与1年再入院增加相关。相反，出院回家和较高的医院排名与1年再入院率降低相关。

与30天、90天和1年脑卒中再入院均相关的因素

高龄、功能独立性降低、高共病负担（CCI）和既往住院/急诊就诊与30天、90天和1年时间间隔的再入院率增加相关。

讨论

我们的研究确定了多种影响30天脑卒中再入院的因素，范围从社会人口学变量到临床指标和医疗系统相关因素。高龄、依赖公共医疗保险、非家庭出院地点、神经科医生护理、多种共病和出院时功能独立性低与再入院增加相关。相反，有效的出院规划、溶栓治疗和初级医疗随访与再入院率降低相关，而烟草使用、肥胖、周末入院和新冠疫情期间对30天再入院没有显著影响。在存在冲突的相关因素情况下，我们的荟萃分析发现心房颤动（OR, 1.24 [95% CI, 1.12–1.36]）和冠状动脉疾病（OR, 1.61 [95% CI, 1.24–2.10]）显著增加了美国30天再入院的几率。我们的结果还发现，血脂异常（OR, 0.77 [95% CI, 0.57–1.05]）和性别（OR, 1.00 [95% CI, 0.98–1.03]）在美国是非显著因素，这与Deng等人的结论一致。

此外，我们发现30天、90天和365天的平均再入院率分别为11.0%、19.2%和40.6%，与其他研究结果相似。30天、90天和1年再入院率范围很广，这可以用多种因素解释，特别是不同的患者人群、样本量和研究类型。医院在患者的人口统计学特征、治疗的健康状况类型以及社会风险因素（如食物不安全、住房不稳定和低收入）的普遍性方面各不相同。研究表明，调整这些社会风险因素显著影响医院绩效评估，并有助于减少医疗保险处罚中的差异。自2019年以来，医疗保险通过将每家医院的再入院率与同行机构进行比较来考虑这些因素。仅当医院的风险调整后再入院率超过其同行组的中位率时才予以处罚，并根据患者年龄、性别和共病进行调整。

将这些发现置于更广泛的医疗环境中，揭示了资源分配、政策干预和患者参与策略在降低再入院风险方面的重要作用。有效的出院规划被强调为关键策略，强调了无缝护理过渡和强大的出院后支持机制的重要性。有效的出院规划还需要清晰沟通出院计划、主动安排随访预约以及协调针对患者个人需求的治疗。特别是对于高风险患者群体，如高龄个体、有复杂病史的患者以及由神经科医生治疗的患者（可能是因为他们监督的病例性质复杂），个性化护理协调对于降低再入院风险至关重要。

超越医院围墙，对综合协调护理的需求延伸至多种护理环境，包括护理机构、康复中心和家庭医疗服务。早期出院后随访，加上富有同理心的沟通和患者教育计划，成为加强患者参与和减少不良结局的关键干预措施。特别是关于预期住院时间的随意而乐观的沟通方式，已被证明在吸引患者和减少擅自离院事件方面更为有效。此外，通过生活方式改变和早期康复干预赋权患者，在降低再入院风险和促进功能独立性方面显示出希望。虽然高强度物理治疗是首选和推荐的方法，但低强度物理治疗也显示，与未接受治疗的患者相比，接受低强度物理治疗的患者再入院率显著降低。

在应对高再入院率的挑战时，采取多方面方法很重要。这包括加强出院规划协议、进行严格的患者风险分层、评估护士工作环境（因为已证明改善的环境可以降低再入院率），并持续评估护理提供过程。拥抱质量改进文化并与最佳实践进行基准比较，可以进一步促进优化护理提供和改善脑卒中管理的患者结局。

未来方向

当前关于再入院的研究主要强调患者层面因素和作为关键医院层面因素的护理过渡。然而，很少有研究探讨使医院脑卒中再入院率较低的因素。未来研究应关注额外的医院层面因素，以确定可进一步降低再入院率的策略，除了改善护理过渡和护士工作环境外。

局限性

虽然本综述旨在确定影响30天、90天和1年脑卒中再入院的因素，但应注意到几个局限性。首先，由于搜索在2024年2月完成，可能未捕获更近期的研究。其次，纳入研究之间的方法学异质性可能在研究结果及其解释中引入变异性。第三，美国研究的过度代表可能限制我们的结论向更广泛的国际环境的普遍适用性。最后，限制纳入英文同行评审出版物可能引入发表和语言偏倚，可能排除以其他语言发表的相关研究，并倾向于偏好具有积极发现的研究。

结论

总之，我们对135篇出版物的分析突显了影响30天、90天和1年缺血性脑卒中再入院的各种因素，包括社会人口学特征、临床状况和医疗系统要素。30天再入院增加的关键因素包括高龄、心力衰竭、心房颤动、糖尿病、抑郁和较高的NIHSS评分。相比之下，有效的出院规划、初级医疗随访和溶栓治疗降低了再入院率。这些可调节因素为降低缺血性脑卒中患者再入院提供了机会。

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