A Network Meta-analysis of Primary Hypertension Management Patterns in China

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0872

Abstract

Abstract:

Background

Hypertension as a risk factor can significantly increase the morbidity and mortality of cardiovascular and cerebrovascular diseases, and effective control of hypertension is the key to prevent and treat cardiovascular diseases.

Objective

Collect literature on the evaluation of the effectiveness of hypertension management models in China. Evaluate the management effects of different models and provide a reference for further optimization of hypertension management models.

Methods

Using StataSE-64, a network Meta-analysis of the 18 included hypertension management model papers was performed using blood pressure control rates as an evaluation metric. The models included five models: joint hospital-community management, community management, hospital treatment management, general management, and combined Internet management.

Results

Joint hospital-community management, community management, hospital management, and combined Internet management are all effective for hypertension control. The order is joint hospital-community management ≈ combined Internet management> hospital treatment management>community management>blank control. Among them, the joint hospital-community management model has significant effect on hypertension control; the joint hospital-community management model and combined Internet management has similar effect; and hospital management has better effect than community management.

Conclusion

In order to improve the hypertension management model, the construction of hospital-community-family management model in primary health care institutions should be promoted, and the combination of chronic disease management model and combined Internet model should be guided to strengthen the whole-life, whole-cycle management of chronic disease patients.

Key words: Hypertension, Hypertension management model, Primary health care, Network meta-analysis

摘要：

背景

高血压作为危险因素能够显著增加城乡居民心脑血管疾病的发病率与死亡率，有效控制高血压是防治心脑血管疾病的重中之重。

目的

全面收集我国不同高血压管理模式效果评价方面的文献，评价不同模式的管理效果，为进一步优化高血压管理模式提供参考依据。

方法

使用统计软件StataSE-64，以血压控制率为评价指标，对纳入的18篇高血压管理模式文献涉及医院-社区联合管理、常规社区管理、常规医院治疗管理、一般管理、"互联网+"管理五种模式进行网状Meta分析。

结果

相对于作为空白对照的一般管理模式，医院-社区联合管理、常规社区管理、常规医院管理、"互联网+"管理四种模式对高血压控制都具有一定效果。总体效果排序为医院-社区联合管理≈"互联网+"管理>常规医院治疗管理>常规社区管理>空白对照。其中医院-社区联合管理模式对高血压控制效果显著；医院-社区联合管理模式与"互联网+"管理模式效果相近；常规医院管理比常规社区管理效果好。

结论

为完善基层高血压管理模式，应推进基层医疗卫生机构医院-社区-家庭管理模式建设，引导慢性病管理模式与"互联网+医疗"模式结合，加强慢性病全生命全周期管理。

关键词: 高血压, 高血压管理模式, 基层, 网状Meta分析

CLC Number:

R 544.1

GU Mingyu,QIN Tingting,QIAO Kun, et al. A Network Meta-analysis of Primary Hypertension Management Patterns in China[J]. Chinese General Practice, 2025, 28(10): 1265-1272. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0872.
谷明宇,秦廷廷,乔昆等. 中国基层高血压管理模式的网状Meta分析[J]. 中国全科医学, 2025, 28(10): 1265-1272. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0872.

Figures/Tables 14

References 26

[1]	GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories，1990-2019：a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet，2020，396（10258）：1223-1249.
[2]	WANG Z W，CHEN Z，ZHANG L F，et al. Status of hypertension in China：results from the China hypertension survey，2012-2015[J]. Circulation，2018，137（22）：2344-2356.
[3]	中华人民共和国中央人民政府. 健康中国行动（2019—2030年）[EB/OL].（2019-07-09）[2022-08-21].
[4]	中国高血压防治指南修订委员会，高血压联盟（中国，中华医学会心血管病学分会中国医师协会高血压专业委员会，等. 中国高血压防治指南（2018年修订版）[J]. 中国心血管杂志，2019，24（1）：24-56. DOI：10.3969/j.issn.1007-5410.2019.01.002.
[5]	中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南（2017年版）[J]. 中华糖尿病杂志，2018，10（1）：4-67.
[6]	LIM Y W，LING J，LIM Z，et al. Family Medicine Clinic：a case study of a hospital-family medicine practice redesign to improve chronic disease care in the community in Singapore[J]. Fam Pract，2018，35（5）：612-618. DOI：10.1093/fampra/cmy007.
[7]	苏小游，戴慧芳，张帆，等. "互联网+医疗"在糖尿病医院-社区-家庭管理模式中的应用研究[J]. 医院管理论坛，2018，35（4）：74-77. DOI：10.3969/j.issn.1671-9069.2018.04.022.
[8]	王瑞琪，王媛媛，蒋鸣. 试论医院-社区一体化管理模式对老年高血压防治效果的评价[J]. 健康之友，2020（16）：160.
[9]	陈庆昭，廖卫峰，林圣纳. 医院-社区综合管理模式对高血压患者疗效和治疗依从性的影响[J]. 中华临床医师杂志（电子版），2017，11（7）：1075-1078.
[10]	吴丽. 医院-社区综合管理模式对高血压患者疗效和治疗依从性的影响[J]. 家庭医药，2019（12）：176.
[11]	孙彦杰，汪雁，张金佳，等. 三级医院全科医学科联合社区综合干预对高血压管理效果分析[J]. 河北医科大学学报，2020，41（4）：391-395.
[12]	赵红艳，陈军玲. 医院—社区—家庭护理干预模式在老年高血压患者中的应用分析[J]. 中国老年保健医学，2017，15（3）：87-88. DOI：10.3969/j.issn.1672-4860.2017.03.044.
[13]	张云红，龙珑，杨渝，等. 医院-社区高血压管理模式在农村社区的初步探讨[J]. 临床荟萃，2018，33（2）：160-162.
[14]	谢虎，张晓丽，何继东，等. 医院-社区一体化管理模式对老年高血压防治效果的评价[J]. 中国社区医师，2018，34（15）：181-182. DOI：10.3969/j.issn.1007-614x.2018.15.113.
[15]	蓝业平，蒋宏辉，钟俊涛. 医院-社区综合管理模式对高血压患者服药依从性及血压控制效果的影响[J]. 中国医药科学，2014，4（12）：241-244.
[16]	张立恒. 医院-社区综合管理模式对原发性高血压控制效果影响分析[J]. 医学综述，2014，20（18）：3397-3399.
[17]	张建荣，侯诗箐. 以医院为中心的社区管理模式对高血压患者生活质量及高血压相关知识知晓率的影响[J]. 临床医学研究与实践，2019，4（28）：186-188. DOI：10.19347/j.cnki.2096-1413.201928074.
[18]	黄文杰，陈嘉欣. 综合健康管理模式对社区高血压患者遵医行为及血压控制达标率的影响[J]. 中国实用医药，2019，14（16）：187-188. DOI：10.14163/j.cnki.11-5547/r.2019.16.102.
[19]	李春林，丁韶丽，丁兴宇，等. 医院、社区协调共管模式对社区高血压规范管理及防治效果的评价[J]. 广东医学，2017，38（20）：3174-3178. DOI：10.13820/j.cnki.gdyx.2017.20.023.
[20]	邹振宇，周俏棋，洪晓华，等. 医院-社区一体化管理模式对老年高血压并糖尿病患者自我管理能力的影响[J]. 中国医学创新，2016，13（8）：115-118.
[21]	王苹. 老年高血压患者社区健康管理效果分析[J]. 河北医药，2012，34（18）：2846-2847.
[22]	张琦，许志红，周姗姗，等. 基于区域医疗联合体的社区高血压病健康管理的实证研究[J]. 中国药物与临床，2018，18（11）：1888-1890. DOI：10.11655/zgywylc2018.11.005.
[23]	刘政，王锡榜，周艳红，等. 互联网+医生的社区高血压患者慢病管理模式效果[J]. 解放军医院管理杂志，2020，27（2）：156-161. DOI：10.16770/J.cnki.1008-9985.2020.02.017.
[24]	陶俐，周旭波，蔡小兵，等. "县级医院—社区医院"联合模式控制社区高血压的研究[J]. 心脑血管病防治，2017，17（2）：138-140，145. DOI：10.3969/j.issn.1009-816x.2017.19.
[25]	JAFAR T H，GANDHI M，DE SILVA H A，et al. A community-based intervention for managing hypertension in rural South Asia[J]. N Engl J Med，2020，382（8）：717-726.
[26]	张世香. 高血压社区健康管理方式与效果分析[J]. 继续医学教育，2019，33（8）：165-166.

第一作者	随机分配方法	分配方案隐藏	盲法	结果数据的完整性	选择性报告研究结果	其他偏倚来源	质量评级
王瑞琪^[8]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
陈庆昭^[9]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
吴丽^[10]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
孙彦杰^[11]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
赵红艳^[12]	不清楚	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
张云红^[13]	高风险	高风险	高风险	低风险	低风险	不清楚	C
谢虎^[14]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
蓝业平^[15]	不清楚	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
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张琦^[22]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
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陶俐^[24]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
JAFAR^[25]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
张世香^[26]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B

第一作者	随机分配方法	分配方案隐藏	盲法	结果数据的完整性	选择性报告研究结果	其他偏倚来源	质量评级
王瑞琪^[8]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
陈庆昭^[9]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
吴丽^[10]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
孙彦杰^[11]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
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陶俐^[24]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
JAFAR^[25]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B
张世香^[26]	低风险	不清楚	不清楚	低风险	低风险	不清楚	B

第一作者	干预措施1	干预措施2	例数1（例）	措施1达标数（例）	例数2（例）	措施2达标数（例）	措施1未达标数（例）	措施2未达标数（例）
王瑞琪^[8]	A	B	120	111	120	88	9	32
陈庆昭^[9]	A	C	500	293	550	256	207	294
吴丽^[10]	A	B	70	64	70	55	6	15
孙彦杰^[11]	A	B	250	170	250	116	80	134
赵红艳^[12]	A	C	150	140	150	120	10	30
张云红^[13]	C	D	166	62	146	32	104	114
张云红^[13]	C	B	166	62	174	48	104	126
谢虎^[14]	A	B	110	102	110	81	8	29
蓝业平^[15]	A	B	500	375	1 245	367	125	878
张立恒^[16]	A	C	473	274	387	142	199	245
张建荣^[17]	A	C	167	71	169	43	96	126
黄文杰^[18]	A	B	42	40	42	33	2	9
李春林^[19]	A	B	128	109	128	49	19	79
邹振宇^[20]	A	B	58	55	58	44	3	14
王苹^[21]	B	D	112	86	119	67	26	65
张琦^[22]	A	B	1 496	902	598	316	594	282
刘政^[23]	E	C	100	85	100	70	15	30
陶俐^[24]	A	B	97	76	95	44	21	51
JAFAR^[25]	A	B	1 330	1 211	1 315	1 164	119	151
张世香^[26]	B	D	65	62	65	54	3	11

第一作者	干预措施1	干预措施2	例数1（例）	措施1达标数（例）	例数2（例）	措施2达标数（例）	措施1未达标数（例）	措施2未达标数（例）
王瑞琪^[8]	A	B	120	111	120	88	9	32
陈庆昭^[9]	A	C	500	293	550	256	207	294
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孙彦杰^[11]	A	B	250	170	250	116	80	134
赵红艳^[12]	A	C	150	140	150	120	10	30
张云红^[13]	C	D	166	62	146	32	104	114
张云红^[13]	C	B	166	62	174	48	104	126
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张立恒^[16]	A	C	473	274	387	142	199	245
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黄文杰^[18]	A	B	42	40	42	33	2	9
李春林^[19]	A	B	128	109	128	49	19	79
邹振宇^[20]	A	B	58	55	58	44	3	14
王苹^[21]	B	D	112	86	119	67	26	65
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Loop	IF	seIF	Z值	P值	95%CI	T²
B-C-D	0.714	0.438	1.632	0.103	0.00~1.57	0.000
A-B-C	0.003	0.866	0.003	0.998	0.00~1.70	0.499