综述：直升机与地面紧急医疗服务在生存率和成本效益方面的比较：一项采用元回归和试验序贯分析的系统评价和元分析

　　本综述系统评价了直升机（HEMS）与地面（GEMS）紧急医疗服务的疗效差异。基于极低质量证据（高异质性、潜在混杂偏倚），分析表明HEMS并未显著改善患者生存率（RR 1.13, 95%CI 0.96-1.34），但配备医师的HEMS团队可能降低残疾风险。成本效益分析显示其增量净收益约为98万欧元/QALY（意愿支付阈值3,500万欧元/QALY）。结论强调需高质量研究进一步验证。

　　

引言

紧急医疗服务（EMS）在院外环境中通过提供快速医疗援助和转运来拯救生命。传统上，地面紧急医疗服务（GEMS）是标准应对方式，使用救护车提供护理。然而，在需要时间敏感性干预的情况下，以及在农村或偏远地区，直升机紧急医疗服务（HEMS）已成为一种替代方案，提供更快速地获取医疗资源的机会，特别是在创伤、心脏事件或严重医疗紧急情况中。HEMS涉及使用直升机将患者从受伤或疾病现场转运至适当的医疗设施，并可能大幅减少转运时间。通常认为HEMS的速度和可及性提高了生存率，尤其是在时间敏感性疾病中，而GEMS被视为更具成本效益且广泛可用的解决方案，但可能受交通、距离和地形限制。

材料与方法

本研究进行了系统评价和元分析，遵循系统评价和元分析优先报告项目（PRISMA）指南。检索了PubMed、Scopus、Web of Science和CINAHL数据库，时间范围从1995年至2024年。纳入比较HEMS和GEMS在紧急健康状况下的研究。排除标准包括社论、评论、致编辑信、会议摘要、病例报告、临床指南以及有无元分析的文献综述。还排除了涉及动物的研究和不报告结果数据的研究。由于过去30年院前护理、技术和方案的显著进步，排除了1994年之前发表的研究。

数据提取包括作者姓名、年份、派遣方式、研究设计、病例记录时间范围、国家、使用的病例登记库、样本量、考虑的死亡率类型、各组中损伤严重程度评分（ISS）≥15的患者数量、各组的中位ISS值、干预组和对照组的死亡人数以及各组的残疾率。使用ROBINS-E工具评估偏倚风险，并采用GRADE方法评估证据质量。

统计分析包括进行固定效应和随机效应模型分析。计算二元结果的相对风险（RR），使用Mantel-Haenszel方法进行固定效应模型分析，使用逆方差方法进行随机效应模型分析。采用贝叶斯分层模型作为主要结果的敏感性分析。通过I2统计量评估研究间的不一致性，并使用森林图呈现元分析结果。进行元回归和元CART模型分析以探索异质性来源。通过漏斗图和Egger检验评估发表偏倚。进行试验序贯分析以估计统计功效和所需样本量。采用比较效率研究（COMER）方法估计总增量净收益（TINB）。

结果

研究选择与特征

初始检索识别出1,595条记录，去除不相关和重复记录后，对181项研究进行了全文评估。最终纳入77项研究进行系统评价和定量合成，总人群达2,618,483例患者。另有8项研究仅用于成本效益分析。研究发表时间从2002年至2024年不等，除22项研究外均为回顾性研究；其中15项使用倾向评分匹配，7项为前瞻性研究。

美国和美国是最具代表性的国家。在美国，直升机救援多由护理人员组成，而在日本，几乎全部由医师组成。在77项研究中，34项针对创伤患者，8项针对创伤性脑损伤（TBI），10项针对儿科创伤，12项针对医疗紧急情况（包括5项针对急性冠状动脉综合征（ACS）、2项针对疑似急性主动脉夹层、4项针对卒中、1项针对脓毒症），3项研究包含混合人群。

仅有少量研究报告了各组中ISS≥15的患者数量或中位ISS值。报告中位值范围从5到33，表明各研究间创伤严重程度存在显著差异。大多数研究评估了总体或院内死亡率，9项研究报告了30天死亡率。最常用的病例登记库包括美国外科医师学会创伤委员会的National Trauma Data Bank（NTDB）和Japan Trauma Data Bank。在回顾性研究中，由于时间范围和使用的登记库可能存在重叠，存在患者重叠的潜在风险。

14项研究评估了残疾结局，其中4项针对创伤患者，4项针对儿科创伤，2项针对TBI，1项针对卒中，1项针对ACS，1项针对急性主动脉夹层，1项针对混合人群。半数研究为回顾性，半数为前瞻性或使用倾向评分匹配。

偏倚风险与证据质量

几乎所有研究中，患者选择可能是潜在的偏倚来源。在回顾性研究中，选择偏倚风险较高。在倾向评分匹配和前瞻性研究中，仍存在因通过病例登记库招募导致的潜在混杂问题。使用GRADE方法评估证据质量，由于高异质性、潜在混杂和可能的多重插补偏倚，证据质量被评定为极低。

死亡率定量合成

在所有研究中，HEMS与GEMS相比的死亡相对风险（RR）为1.13（95%CI 0.96-1.34；I2=99%）。由于置信区间包含1，结果无统计学显著性。在贝叶斯模型中，HEMS显示风险略高于GEMS（SMD 0.15；95%CI 0.03-0.28）。排除来自同一登记库且时间范围可能重叠的研究后，随机效应模型得出RR为1.16（95%CI 0.98-1.37，I2=99%），与主要分析一样无统计学显著性。漏斗图分析和Egger检验未显示显著发表偏倚（p=0.479）。

倾向评分匹配研究显示，HEMS组的死亡RR为0.94（95%CI 0.80-1.10；I2=94%）。前瞻性研究的RR为1.05（95%CI 0.91-1.21；I2=55%）。回顾性研究显示高不一致性值：100%（RR 1.27；95%CI 0.99-1.63）。

元回归分析中，研究类型解释了约17%的异质性，回顾性研究相比前瞻性/PSM研究死亡率增加（Est. 0.420±0.138 vs. 0.137±0.220；p=0.003 vs. 0.536）。HEMS团队组成解释了约29%的异质性，医师的存在导致RR降低（Est. -0.7230+0.2201, p=0.002）。元CART模型分析发现两个调节因子显著影响效应大小：HEMS组中ISS≥15患者比例低于44%（增加RR的效应）和HEMS团队中医师的存在（降低RR的效应）。

序贯分析表明，效应大小接近无效性alpha边界，而样本量仍低于beta边界，这意味着需要更多研究以达到所需信息量。

亚组分析：创伤性脑损伤（TBI）

针对TBI患者的研究显示，HEMS治疗的患者组相比GEMS治疗的患者组RR增加（RR 1.21；95%CI 1.00-1.47；I2=97%）。然而，唯一使用倾向评分匹配方法的研究显示RR降低（RR 0.88；95%CI 0.81-0.97）。HEMS团队组成或创伤严重程度均未能解释观察到的高度异质性。倾向评分匹配研究与回顾性研究之间结果存在对比（RR分别为0.79和1.95）。

亚组分析：儿科创伤紧急情况

在儿科创伤患者的研究中，HEMS组的死亡率高于GEMS组（RR 1.47；95%CI 1.00-2.18；I2=97%）。分析显示倾向评分匹配研究与回顾性研究之间存在对比结果。

亚组分析：医疗紧急情况

在ACS患者亚组中，HEMS与GEMS组之间RR无显著差异（RR 0.77；95%CI 0.57-1.05；I2=5%）。前瞻性/PSM研究与回顾性研究之间无实质性差异。针对疑似主动脉夹层的研究（2项回顾性研究；RR 0.75；95%CI 0.52-1.07；I2=0%）未发现显著差异。针对卒中患者的研究（4项研究；RR 0.91；95%CI 0.37-2.27；I2=63%）未显示两组间RR有统计学显著差异。唯一针对脓毒症患者的研究显示HEMS组患者相比GEMS组患者RR增加（RR 1.81；95%CI 1.04-3.17）。

残疾结局定量合成

关于残疾结局，14项研究评估了两组间的差异。两组间RR无统计学显著差异（RR 1.24；95%CI 0.99-1.55；I2=95%）。然而，在敏感性分析中，排除可能重叠登记库和时间范围的研究后，HEMS治疗患者的残疾RR显著高于GEMS治疗患者（RR 1.16；95%CI 1.02-1.30；I2=94%）。Egger检验未检测到显著发表偏倚（p=0.069）。应注意高度不一致性（I2=95%）。然而，派遣原因、研究类型（即前瞻性与回顾性）或病理严重程度（即创伤的ISS、卒中的NIHSS）均未显著贡献于此异质性。相反，HEMS团队的组成，特别是医师的存在，显著贡献于异质性（R2=62%），且效应有利于HEMS组（Est. -1.081±0.344；p=0.0137）。在元CART模型中，HEMS团队中无医师与效应大小差异显著相关（p<1x10^-4）。

比较效率研究（COMER）

总增量净收益（TINB）约为每QALY每患者98万欧元，基于成本效益研究和每QALY每患者3,500万欧元的意愿支付阈值，后者基于意大利北部伦巴第大区2017年的经济报告。然而，增量净收益（INB）范围从Ringburg等人的-1,754,413欧元到Ackermann等人的6,953,930欧元。

讨论

根据当前元分析，接受HEMS管理的患者相比接受GEMS管理的患者生存率无显著提高。这在医疗紧急情况中尤其如此。尽管组间在死亡率或残疾方面未发现重大差异，但结论受到各研究间显著异质性的限制。异质性 specifically与HEMS团队的组成和组间创伤严重程度差异相关。HEMS中拥有先进技能的团队相比GEMS似乎是这种异质性的主要因素。HEMS在检验此结局的研究中也显示出更高的成本效益比，尽管死亡率和残疾无显著差异。

2015年Galvagno等人的Cochrane综述强调了文献中研究的广泛范围及其方法学弱点。本元分析在10年后证实了这些局限性：HEMS团队的定义因研究而异。尽管仅标签本身解释结局差异不可信，但技能水平，尤其是在创伤中，似乎在观察到的异质性中发挥作用。HEMS团队中医师的存在 together与创伤严重程度是生存率差异的决定因素。Garner等人回顾了截至2004年的可用文献，指出仅有一项RCT探讨了HEMS团队组成与生存结局的关系。HEMS团队中医师的存在与约35%的死亡率降低相关。然而，这项研究 conducted于1987年，过去40年技术和技术（如视频喉镜）已发生显著变化。除口腔气管插管外，其他程序如气胸引流、钝器创伤中低血容量性休克的识别和治疗策略（如血管内技术）和穿透性创伤（如开胸术），或TBI患者院前神经保护措施的实施，理论上可能导致结局差异。

按运输方式比较生存率很困难，因为HEMS管理的患者通常病情更严重，如ISS评分所示。由高级技能提供者提供的护理最有可能使重症患者受益，而非轻症患者。然而，这仍是一个理论假设，而非由对照临床试验证明。

虽然弱证据似乎支持HEMS在创伤场景中优于GEMS，但医疗紧急情况中的争议更大。本元分析发现两组间死亡率无差异，这与之前关于卒中患者的元分析一致。然而，Florez-Perdomo等人发现HEMS患者比救护车转运患者残疾更少。这一结论，尽管是本综述的次要结局，但与他们的发现不一致。与Florez-Perdomo等人的综述不同，我们对不同病理患者进行了分组，如高度不一致性所证明。尽管直观上认为空中运输导致更快速治疗和更短救援时间在时间依赖性病理中，但情况并非总是如此。在这方面，应考虑两点：第一涉及地区地理特征和EMS环境的物流限制。领土性质（如岛屿或山区）表明需要空中运输，无论目标时间表现如何。第二点是救援时间与结局之间的相关性并非总是线性。更长的现场时间可能表明更 advanced治疗，因此更有效的患者管理。

额外的复杂性在于团队组成与总院前时间之间的相互作用。如Alstrup等人强调，HEMS团队中医师的存在与改善结局相关，并可能允许提供更 advanced院前干预。尽管直升机运输通常假定减少至明确护理的时间，但本综述中的几项研究表明HEMS组总院前时间实际上更长，主要由于延长的现场时间。然而，这额外时间并非 inherently有害；而是反映了执行关键程序的机会，如气道管理、出血控制或超声引导分诊——标准GEMS团队较少可用的干预。相反，GEMS系统（人员模型 widely vary）通常优先快速转运 over现场稳定，可能以延迟治疗为代价。因此，更短转运时间不一定意味着更好结局， especially当院前护理范围有限时。

在我们的元回归和元CART分析中，HEMS团队中医师的存在作为死亡率和残疾结局的显著调节因子出现，表明院前护理的质量和强度可能比时间指标 alone发挥更关键作用。未来研究应旨在收集院前时间间隔和执行干预的细粒度数据，以 disentangle时间和团队组成对患者结局的相对贡献。

鉴于 nuanced证据和维持和操作HEMS所需的 considerable投资，未来研究应旨在精炼HEMS部署标准以确保其最有效使用。愿意支付特定金额可能随时间波动，这可能影响维持一个影响难以评估的服务的决策。增强HEMS融入更广泛紧急护理网络，如Ageron等人强调，可能最大化其收益和成本效益，特别是在地理障碍显著影响GEMS响应时间的地区。在这方面，基于派遣标准的仔细患者选择可能有助于避免过度使用在特定情况下可能具有更大影响的车辆和救援团队，同时降低运营成本。

确立HEMS相比GEMS的成本仍是一个挑战。HEMS相比GEMS收益的不确定性使得确定成本效益比是否有利变得困难。成本效益分析仅能针对残疾结局进行，因为HEMS的收益在死亡率方面似乎减弱。两个额外解释说明了这些困难。第一，进行此类分析的研究发表时间跨度大：Gearhart等人的研究发表于1997年，而Ackermann等人的研究发表于2024年。过去27年，医学知识和可用技术已发生显著变化。健康紧急情况的流行病学也发生演变，全球交通事故下降和医疗紧急情况增加，部分与工业化国家人口老龄化相关。然而，成本和意愿支付阈值的差异是实质性的。Ringburg等人的研究，尽管未显示组间在生存或生活质量方面实质性差异，得出结论HEMS是可负担的。相反，Ackermann等人的研究强调HEMS服务的主要费用在于运营成本， given其24小时、每周7天的可用性。结果 further受到Delgado等人研究的影响，该研究也包括与长期残疾相关的间接成本。在这些方面，HEMS可能显得是一项昂贵服务，但实际上是成本效益的。

鉴于与较便宜系统相比有效性的不确定性，随机对照试验既是必要的也是合理的。

局限性

本综述受到 several限制，包括全球紧急系统的多样性。在我们的元分析中，我们纳入了基于大型创伤登记库的研究，承认由于共享数据源和时间范围可能存在重叠患者人群。这种重叠——特别是在使用Japan Trauma Data Bank或US National Trauma Data Bank等数据库的研究中——可能引入结局报告偏倚并使HEMS与GEMS的解释复杂化。尽管如此，我们纳入了所有合格研究以提供全面概述，考虑到排除可能重复的研究—— without访问患者水平数据——可能引入其他形式的偏倚并降低发现的普遍性。这个问题在回顾性研究中更为明显，这些研究表现出更大的异质性且相比前瞻性或倾向匹配设计报告HEMS组死亡率更高的趋势。这些差异表明研究设计在塑造观察到的效应中扮演有意义角色， contribute于结果变异性并强调需要谨慎解释回顾性数据。

此外，患者结局受到HEMS在机上提供高级医疗干预能力的影响。例如，Alstrup和Al-Thani等人的研究，纳入我们的元分析，描述了配备专业医务人员和设备的HEMS团队如何在飞行期间执行救生干预。尽管 several系统提供HEMS和GEMS——例如，英国大多数院前重症护理网络，其中相同团队（具有 identical能力）可能通过直升机或汽车部署——其他网络单独部署直升机和医疗化地面车辆，具有两个技能集和设备不同的团队。GEMS设备可能表现出更大变异性（例如，仅医师、医师加护理人员、仅护理人员、护士，甚至培训最少的志愿者）。相反，HEMS的提供通常需要更一致的最低专业知识水平。这种差异可能导致特定患者人群的差异生存率，如重症创伤患者，对于他们，至明确护理的时间至关重要。

HEMS中此类高级能力的整合突出了结局研究中的差异，这些研究通常未考虑HEMS和GEMS之间院前护理程序的差异。Alstrup等人的研究强调了在评估HEMS有效性和成本效益时考虑这些能力的必要性，表明仅比较运输时间或总体结局可能 overlook这些高级干预带来的重要收益。

结论

极低质量证据，由于高异质性、登记库招募导致的混杂和潜在多重插补偏倚，表明HEMS未改善相比GEMS的生存率。拥有先进技能的团队的存在似乎在降低残疾方面 confer modest优势，特别是在创伤病理中。不确定的结局和极低质量证据强调迫切需要随机对照试验，明确定义团队组成和部署标准。