提升出院后安全性：胰腺手术后患者报告症状的实时监测

亮点

• 基于应用程序的平台可在胰腺手术后的关键出院后两周内，支持患者每日报告症状监测。
• 该系统整合了算法驱动的警报机制，可触发分级干预，从而促进对潜在并发症的及时临床响应。
• 早期实施显示出较高的患者依从性和满意度，提示其在这一高风险人群中具有可行性和可接受性。

研究背景

胰腺手术，尤其是 Whipple 手术，仍然是可切除胰腺恶性肿瘤治疗的基石，但其术后风险显著。尽管手术技术和围手术期管理不断进步，患者在出院后仍常出现并发症，如感染、胰瘘或胃排空延迟。由于症状起病隐匿，这些并发症往往难以及早识别，进而导致较高的再入院率和发病率增加。传统随访通常依赖预定门诊复诊或患者主动联系医护人员，这可能延迟对不良事件的识别和处理。

近年来，以患者为中心的医疗和数字健康发展，为通过实时远程症状监测改善术后结局提供了机会。患者报告结局（Patient-Reported Outcomes，PROs）已在肿瘤学中显示出症状管理和改善生活质量的价值。然而，针对复杂外科患者在出院后即刻阶段的、基于 PRO 的监测整合仍研究不足。本质量改进（Quality Improvement，QI）项目旨在评估一款智能手机应用在重大胰腺手术后每日追踪症状并及时提示干预的可行性，以填补这一未满足需求。

研究设计

本项质量改进（QI）工作于 2023 年 8 月至 2024 年 2 月在一家学术型胰腺外科项目中开展。符合条件且拟行胰腺切除术的患者在术前入组。干预措施为：在患者出院后的前 14 天内，通过智能手机应用每日推送症状调查。调查共评估 10 项提示术后潜在并发症的症状，包括疼痛、恶心、发热、腹胀等。

系统内置算法，当症状达到预设阈值时即生成警报。警报被转送至虚拟健康中心（Virtual Health Center，VHC），由受过培训的技术人员和临床护士负责分诊，并将严重问题上报给医师。临床团队随后与患者联系，以核实症状、提供远程建议、启动干预，或在必要时安排加急外科评估。

患者对报告系统及 VHC 互动的依从性和满意度采用 0～10 分量表前瞻性测量，其中 10 分表示最高满意度。

主要结果

共纳入 21 例患者，其中 13 例完成项目，5 例仍待手术或出院，3 例在出院后退出。大多数患者接受了 Whipple 手术（61.5%）。纳入监测系统的患者在出院后迅速开始使用（中位 1 天），并在预定时长内持续参与（中位 14 天）。

患者依从性较高，平均完成了 81.5% 的每日调查，提示尽管术后阶段负担较重，患者参与度仍然很强。研究期间，症状警报共触发 138 次。大多数警报由 VHC 技术人员或护士处理，其中 11 次需要医师介入升级，显示出高效的分诊系统。

值得注意的是，该项目获得了极高的患者满意度：应用程序/问卷界面以及 VHC 支持的中位评分均为 10/10。四分位距（分别为 7.5～10 和 10～10）提示患者体验具有良好一致性。

尽管本研究并非旨在评估再入院率降低等临床终点，但早期结果支持：实时患者报告症状监测在改善胰腺切除术后护理方面具有可行性及潜在临床价值。

专家点评

利用数字健康平台开展实时术后监测，代表了向高风险外科人群中更具前瞻性、以患者为中心的随访模式的重要转变。该队列中所证实的可行性令人鼓舞，尤其考虑到胰腺手术后历来并发症负担较重，且早期识别病情恶化迹象存在困难。

工作流程中嵌入的分级响应系统是一种务实的资源利用策略：将医师参与保留给临床复杂病例，而将较轻警报交由系统高效处理。该模式有助于优化医疗服务提供，并有望减少可预防的再入院。

其局限性包括样本量较小以及单中心学术环境，这可能影响研究结果的推广性。此外，出院后未参与的患者提示：应用程序易用性、数字设备可及性或术后疲劳等障碍仍需进一步研究。

未来研究应采用对照设计，以明确其对临床结局、成本效益及长期患者参与度的影响。与电子病历整合，并扩大症状覆盖范围，可能进一步增强临床决策支持能力。

结论

本质量改进项目支持：将基于应用程序的患者报告症状追踪系统与虚拟健康中心相结合，用于胰腺手术后的实时干预，具有可行性和可接受性。较高的患者依从性和满意度凸显了其作为传统术后护理补充手段的潜力。仍需持续开发并进行严格评估，以证实其在降低发病率和减少医疗资源利用方面的获益，最终改善这一脆弱人群的外科结局。

经费与临床试验

文中未报告具体经费来源或临床试验注册信息。

参考文献

1. Khomiak A, Fajolu O, Abud VL, et al. Patient-reported symptom tracking and intervention in real time after pancreatic surgery: A quality improvement project. Surgery. 2026 May 14;196:110321. doi:10.1016/j.surg.2026.110321. PMID: 42235126.
2. Rosenthal MH, et al. Early recognition of complications after pancreatic surgery: challenges and opportunities. J Surg Oncol. 2020;121(2):268-276.
3. Basch E, et al. Symptom Monitoring With Patient-Reported Outcomes During Routine Cancer Treatment: A Randomized Controlled Trial. J Clin Oncol. 2016;34(6):557-565.
4. Liu FX, et al. Use of digital health technology for post-discharge symptom monitoring in surgical oncology patients. Ann Surg Oncol. 2023;30(4):1576-1584.