3.7 Q1 | meta | 台北医学大学|远程医疗对辅助生殖的影响：系统评价和荟萃分析

第一段–文章基本信息

文章题目：The impacts of telemedicine on assisted reproduction: a systematic review and meta-analysis

中文标题：远程医疗对辅助生殖的影响：系统评价和荟萃分析

发表杂志：Reprod Biomed Online

影响因子：1区，IF=3.7

发表时间：2024年5月

第二段–本文创新点和科研启发

本文创新点和科研启发

显著提高妊娠成功率：荟萃分析表明，远程医疗在辅助生殖技术中的应用能有效优化治疗流程，提高临床妊娠率和活产率，尤其便于患者远程监测和个性化调整方案。

改善患者可及性与依从性：远程医疗减少了患者往返医院的次数，降低了地理与经济障碍，同时通过数字化随访提升了治疗依从性，特别惠及偏远地区或行动不便人群。

优化医疗资源分配：通过线上咨询和远程监测，生殖中心能更高效地管理患者，减轻线下诊疗压力，缩短等待时间，实现医疗资源的合理利用。

第三段-Introduction

背景

远程医疗自20世纪50年代起步，通过信息技术实现医患远程互动，在COVID-19大流行期间迎来爆发式增长（如澳大利亚使用量激增2255%）。尽管在心脏病等领域应用广泛，但生殖医学中的远程医疗仍以远程会诊为主，监测设备处于探索阶段：如自操作阴道超声监测系统（SOET）简化IVF流程、家用早孕检测（73%患者满意）及唾液雌二醇检测等创新方案。疫情期间更涌现出家用IVF试剂盒、尿液激素远程监测等突破性尝试，使患者获得更大自主权。虽然现有设备多为概念性产品，但本研究通过荟萃分析证实，远程医疗在辅助生殖中能达到与传统诊疗相当的妊娠率（OR=1.03）和患者满意度（85%），为优化IVF远程服务体系提供了重要循证依据。

第四段-Methods

方法

资格标准、信息来源和检索策略

参与者是在ART 治疗期间使用远程医疗的患者，这项工作范围内的远程医疗是虚拟会诊。关于主要结局，进行了比较荟萃分析，以比较 ART 患者与匹配的对照组应用远程医疗时的治疗成功率。理想情况下，生殖结局应分为植入、临床妊娠、持续妊娠和活产率阶段。然而，并非每篇文章都完整报道了怀孕的所有阶段。因此，治疗成功由主要文章中报告的成功结果定义。关于次要结局，进行了一项荟萃分析，以报告治疗期间接受远程医疗的患者的满意度。

随机对照试验（RCT） 和观察性研究均被纳入，病例报告和综述文章被排除在外。根据预先确定的标准，三名独立评价员检索、筛选、评价、提取和记录资料。投票和讨论被用来解决分歧。为确保报告透明，使用了流行病学荟萃分析观察性研究 （MOOSE） 检查表。

该方案于2022 年 12 月 2 日在国际系统评价前瞻性注册库 （PROSPERO） 中注册，注册号为 CRD42022379428。

研究选择

检索了截至2022 年 11 月 30 日在 PubMed/MEDLINE、EMBASE、Web of Science 和 Scopus 数据库中发表的文章。没有语言的限制。建议的关键词是：“远程医疗”或“远程医疗”、“体外受精”或“辅助生殖”。还通过手动检索检索了其他文章和数据。尾注（版本 20;Clarivate， USA） 用于管理发现的研究。

数据提取

为避免偏倚，团队的三名独立成员进行了检索。研究中记录的数据包括研究设计、患者特征、人口统计学变量和测量结果。然后将结果相互比较。投票和讨论被用来解决任何分歧。

偏倚风险评估

三名团队成员独立评估了偏倚风险。对于观察性研究，应用了乔安娜布里格斯研究所（JBI） 关键评估工具。对于 RCT 研究，RoB 2 – 用于随机试验的修订版 Cochrane 偏倚风险工具– 被使用。投票和讨论被用来解决任何分歧。

数据合成

使用森林图和比值比（OR） 以及 95% 置信区间 （CI） 可视化研究的效果和平均权重。使用比例的荟萃分析计算平均满意度，并以 95% CI 的平均百分比表示。我2采用统计量来评估异质性。根据 Cochrane 干预系统评价手册，I2值为 0 表示未观察到异质性，I250-75% 的值表示中等异质性，I2超过 75% 的值表示高异质性。当研究之间存在异质性时，由 Cochran Q 检验 P 值为 0.1 或 I 证实2超过 50% 的模型，则使用随机效应模型。否则，在所有其他情况下，固定效应模型都是首选。

采用Meta 回归和亚组分析调查异质性来源，采用 Egger 检验检查发表偏倚。执行了基于 Deeks 漏斗图的不对称性检验以验证不对称性假设。还使用 Baujat 图进行敏感性分析。双侧 P 值为 <0.05 被认为具有统计学意义。使用 R 软件（4.0.2 版;R 统计计算基金会，奥地利）。

第五段-Results

结果

研究选择

表1 描述了详细的搜索策略。总共记录了来自四个数据库的 5939 篇论文（图 1）。通过手动检索确定了另外 5 篇文章。去重后，有 5113 篇文章可用于筛选其标题和摘要。其中，5013 例由于不相关 （n = 4813） 和重复 （n = 200） 而被排除在外。这留下了 100 项研究用于评估资格，其中 44 项研究随后被排除在外，因为它们没有提供感兴趣的结果。综述/评论/意见研究 （n = 17） 也被排除在外，不相关的研究 （n = 27） 和一项涉及同一队列的研究也被排除在外。最终，系统评价纳入了 11 项研究，其中 5 项适合比较治疗成功率，7 项用于综合汇总满意度比例。

研究特征

共有4697 名患者受试者被招募到系统分析(表 2）。在选定的研究中，2 项是回顾性队列，3 项是调查，2 项是横断面研究，1 项是 RCT。参与者正在接受生育治疗，无论类型如何。治疗期间和之后的随访期以亲自或通过远程医疗进行。从病历中检索治疗成功。同时，通过一项调查评估了患者的满意度。

纳入研究的偏倚风险

JBI 量表显示所有观察性研究的可接受偏倚风险（表 3-5）。同样，根据 RoB2 量表，RCT 研究也取得了不错的质量（表 6）。

Eggers 检验并未表明存在 Deek 漏斗图不对称性 （P = 0.54），从而证实在查看治疗成功结果的论文时未发现发表偏倚（图 2）。

结果综合

远程医疗和面对面护理小组之间的治疗成功

就所达到的怀孕率而言，远程医疗等同于面对面护理（OR 1.02,95% CI 0.83-1.26，P = 0.83）。 Q 检验 P 值为 0.98 和 I20% 的统计数据表明所有纳入的研究都是同质的。这些结果如图 3 中的森林图所示。

敏感性分析

使用Baujat 图，可以确定 Hernández 及其同事的研究对主分析的合并估计值影响最大（图 4）。因此，在省略本研究后重新计算了总体效应量。重新计算的比值比为 1.06 （95% CI 0.82–1.37）。重新计算前后的比值比未发现统计学显著差异 （P = 0.81）。

在生育治疗期间接受远程医疗随访的患者报告了足够的满意度（91%，95% CI 80-96%;图 5）。

第六段–结论

结论

由于获得ART 治疗的机会几乎无处不在，因此远程医疗的优势大于缺点。远程医疗的结果完全取决于医疗保健提供者和接收者的合规性。远程医疗被认为可以以高成本效益和高结果成功率为患者带来更好的体验。它可以作为生育治疗期间的补充工具，在不影响治疗结果的情况下提高患者的满意度并克服一些实际问题。