Meta-analysis of patient delay among tuberculosis patients in China

doi:10.19982/j.issn.1000-6621.20250393

Abstract

Abstract:

Objective: This systematic review aims to evaluate the patient delay among pulmonary tuberculosis (PTB) patients in China, providing a robust basis for optimizing PTB prevention and control strategies and improving the efficiency of healthcare services. Methods: PubMed, Web of Science, The Cochrane Library, Embase, CNKI, Wanfang Database, VIP database, and other databases were searched to extract relevant literature on patient delay rate among Chinese PTB patients, with the search period as from database inception to January 2025. Two reviewers independently screened literature, extracted data, and assessed the quality of the included literature. Meta-analysis was performed using Stata 15.0 software. Results: A total of 39 studies were included, comprising 31 Chinese-language articles and 8 English-language articles. These studies included 918828 PTB patients, among whom 544839 experienced patient delay. The results showed that the patient delay rate among Chinese PTB patients was 52.2% (95%CI: 48.9%-55.5%). Analysis revealed that age≥60 years (OR=1.32, 95%CI: 1.30-1.34, P=0.001), occupation being workers and farmers (OR=1.28, 95%CI: 1.24-1.32, P=0.001), homemakers and unemployed individuals (OR=1.44, 95%CI: 1.35-1.53, P=0.001), students/children (OR=1.65, 95%CI: 1.46-1.82, P=0.001), being passively detected with PTB (OR=3.24, 95%CI: 3.22-3.26, P=0.001), retreatment (OR=1.04, 95%CI: 1.01-1.07, P=0.001), with positive etiological results (OR=1.26, 95%CI: 1.24-1.27, P=0.001) were risk factors for patient delay in PTB patients. Conclusion: The patient delay rate among Chinese PTB patients remains at a high level. Relevant public health strategies should be developed to address the issue of patient delay.

Key words: Tuberculosis, pulmonary, Diagnosis, Delayed, Meta-analysis as topic

CLC Number:

R521

Li Xinlin, Wan Bin, Zhao Xia, He Ting, Zhang Miao, Yao Rong, Yu Qiaolin, Dai Li. Meta-analysis of patient delay among tuberculosis patients in China[J]. Chinese Journal of Antituberculosis, 2025, 47(11): 1442-1453. doi: 10.19982/j.issn.1000-6621.20250393

Figures/Tables 8

纳入研究 (第一作者-发表年份-文献编号)	调查地区	研究类型	样本量 (例)	就诊延迟数 (例)	延迟率 (%)	影响因素	质量评价	文献质量评价量表	文献质量评级	就诊延迟 (d)
沈鸿程2020^[50]	广州市	回顾性队列	125201	61656	49.25	①②③④⑤13	6	NOS量表	中等	>13
卓凌云2024^[46]	四川省自贡市	回顾性队列	14807	8661	58.49	②④⑤⑥⑨	6	NOS量表	中等	>14
甄丽丽2024^[47]	山东省烟台市	回顾性队列	18679	12415	74.50	②③⑤⑥⑧	6	NOS量表	中等	>14
刘旷怡2023^[49]	湖北省咸宁市	回顾性队列	35418	20717	58.50	①②④⑥⑧14	6	NOS量表	中等	>14
陈代权2023^[13]	福建省	回顾性队列	174124	102940	59.12	①②④⑤	6	NOS量表	中等	>14
马斌忠2022^[48]	青海省	回顾性队列	4496	2168	48.22	②⑤⑥⑦	6	NOS量表	中等	>14
杨超2023^[14]	北京市通州区	回顾性队列	3202	1237	38.63	④⑥13	6	NOS量表	中等	>14
俞南2022^[45]	北京市朝阳区	回顾性队列	10020	4269	42.60	②④⑥⑧14	6	NOS量表	中等	>14
马斌忠2022^[44]	青海省	回顾性队列	10252	5013	48.90	②③④⑤⑥⑦⑧	6	NOS量表	中等	19
王秉萍2022^[43]	贵州省	回顾性队列	239680	155193	65.14	①②③⑤⑥⑧1316	6	NOS量表	中等	>14
马建军2024^[42]	吉林省	回顾性队列	21359	16121	75.48	②④⑧14	6	NOS量表	中等	>14
税义超2024^[41]	重庆市	回顾性队列	120807	81070	67.11	①②⑤13	6	NOS量表	中等	>14
陈晓蕾2024^[39]	浙江省丽水市	回顾性队列	2436	1708	70.11	④⑤⑨12	6	NOS量表	中等	>14
罗东2021^[38]	广东省东莞市	回顾性队列	3865	2685	69.50	①④⑤⑧1314	6	NOS量表	中等	>15
李文辉2021^[37]	广东省东莞市	回顾性队列	8899	5032	56.60	①③⑧⑩	6	NOS量表	中等	>15
代明勇2020^[35]	贵州省盘州市	回顾性队列	5342	2776	51.97	②④⑤⑧17	6	NOS量表	中等	>13
马晓雪2021^[34]	贵州省	回顾性队列	34315	18376	53.55	①③⑤⑥⑧1316	6	NOS量表	中等	>14
傅丽娟2021^[33]	浙江省湖州市	回顾性队列	16784	8883	52.90	①②⑤⑥⑧14	6	NOS量表	中等	>14
冯地忠2021^[32]	江苏省淮安市	回顾性队列	7405	4880	65.91	②⑤⑦11141718	6	NOS量表	中等	>14
赵晓银2022^[30]	青海省	回顾性队列	10004	6146	61.44	③⑤⑦	6	NOS量表	中等	>14
马煜2021^[29]	陕西省	回顾性队列	6739	3040	45.10	①⑤	6	NOS量表	中等	>14
呼景飞2024^[28]	上海市青浦区	回顾性队列	3488	1438	41.23	①②④⑤⑧⑨14	6	NOS量表	中等	>14
张正斌2020^[27]	武汉市	回顾性队列	3717	1901	51.14	②③⑤17	6	NOS量表	中等	>9
徐丽娟2024^[40]	内蒙古自治区	回顾性队列	318	153	48.11	②⑨1218	6	NOS量表	中等	>14
白璐璐2021^[36]	贵阳市	回顾性队列	1323	645	48.75	①⑤⑥111214	6	NOS量表	中等	>14
徐丽娟2023^[31]	内蒙古自治区	回顾性队列	6032	3861	64.01	12	6	NOS量表	中等	>14
Ge 2024^[12]	中国东部	回顾性队列	5282	2580	48.85	①③④⑥1213	7	NOS量表	高等	>14
Liu 2023^[25]	中国东部	回顾性队列	202	92	45.54	①②④⑧	7	NOS量表	高等	>14
Xiao 2021^[24]	浙江省	回顾性队列	67	17	25.37	16	7	NOS量表	高等	>14
Li 2024^[23]	中国东部	回顾性队列	10044	5176	51.53	②④	7	NOS量表	高等	>14
Guo 2023^[26]	浙江省	回顾性队列	3190	2268	71.10	②④⑧	7	NOS量表	高等	>14
李静2022^[21]	中国	横断面研究	202	113	55.90	1415	8	AHRQ量表	高等	>14
蒋骏2020^[20]	中国	横断面研究	203	137	67.49	14	8	AHRQ量表	高等	>14
郝冬青2023^[10]	中国西部	横断面研究	856	353	41.24	⑥13	8	AHRQ量表	高等	>14
陈堃2023^[22]	福建省	横断面研究	8557	533	6.23	⑩	8	AHRQ量表	高等	>14
卢星星2021^[11]	湖北省	横断面研究	330	161	48.79	⑧1517	8	AHRQ量表	高等	>7
Zhang 2024^[19]	北京市	横断面研究	537	224	41.17	⑤12	8	AHRQ量表	高等	>14
Jiang 2022^[18]	深圳市	横断面研究	288	167	58.00	15	9	AHRQ量表	高等	>14
Zhang 2022^[17]	天津市	横断面研究	358	61	17.04	①⑥⑩15	9	AHRQ量表	高等	>14

影响因素	纳入研究	异质性结果		效应模型	Meta分析结果[就诊延迟率(95%CI值)]	OR(95%CI)值	P值
影响因素	纳入研究	I²值(%)	P值	效应模型	Meta分析结果[就诊延迟率(95%CI值)]	OR(95%CI)值	P值
一般因素
年龄组(岁)
<60	[33,35,40-41,43-46,50]	0.00	0.999	固定	0.56(0.51~0.60)	1.00	-
≥60	[13,23,25-26,28,33,35,40,42-46]	0.00	1.000	固定	0.52(0.44~0.61)	1.32(1.30~1.34)	0.001
职业
其他职业^a	[23,28,35,44-45,50]	0.00	0.999	固定	0.52(0.44~0.60)	1.00	-
工人/农民	[23,35,38,42,44-45,49-50]	0.00	0.998	固定	0.52(0.43~0.61)	1.28(1.24~1.32)	0.001
家务及待业	[14,23,35,38-39,45,49]	0.00	0.998	固定	0.52(0.43~0.61)	1.44(1.35~1.53)	0.001
学生/散居儿童	[28,35,45,50]	0.00	0.995	固定	0.52(0.37~0.67)	1.65(1.46~1.82)	0.001
疾病相关因素
发现方式
主动发现	[13,19,27,29-30,33-36,43-44,46,48-50]	0.00	1.000	固定	0.52(0.46~0.59)	1.00	-
被动发现	[19,27-30,32-36,38-39,43-44,46-48,50]	0.00	1.000	固定	0.52(0.48~0.56)	3.24(3.22~3.26)	0.001
治疗分类
初治	[10,33,47]	0.00	0.845	固定	0.53(0.31~0.76)	1.00	-
复治	[12,14,17,34,43-46,48-49]	0.00	0.996	固定	0.55(0.32~0.79)	1.04(1.01~1.07)	0.001
病原学结果
阴性	[28,35,42]	0.00	0.835	固定	0.52(0.37~0.67)	1.00	-
阳性	[11,25-26,33-34,37-38,42-43,45,47-49]	0.00	1.000	固定	0.55(0.39~0.70)	1.26(1.24~1.27)	0.001
亚组分析^b
肺结核分型
Ⅱ型	[30,44,48]	-	-	固定	0.61(-0.30~1.53)	-	-
Ⅲ型	[30,32,44,48]	0.00	0.956	固定	0.63(-0.12~1.37)	-	-
Ⅳ型	[30,44,48]	-	-	固定	0.61(-0.30~1.53)	-	-
研究类型
横断面研究	[10-11,17-22]	0.00	0.988	固定	0.57(0.21~0.94)	-	-
回顾性队列	[12,23-44,51]	0.00	1.000	固定	0.52(0.46~0.58)	-	-
地区^c
东部	[12-13,20,22-26,28,32-33,37-39,47]	0.00	1.000	固定	0.52(0.42~0.63)	-	-
中部	[11,27,49]	0.00	0.832	固定	0.51(0.42~0.60)	-	-
西部	[10,29-31,34-36,40-41,43-44,46,48]	0.00	1.000	固定	0.53(0.40~0.66)	-	-
北部	[14,17,19,42,45]	-	-	固定	0.75(-1.45~2.96)	-	-
南部	[18,21,37-38,50]	0.00	0.959	固定	0.57(0.27~0.87)	-	-
就诊延迟时间(d)
<14	[11,27,35,50]	0.00	0.926	固定	0.51(0.44~0.59)	-	-
>14	[10,12-14,17-26,28-34,36-49]	0.00	1.000	固定	0.54(0.45~0.62)	-	-

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纳入研究(第一作者- 发表年份-文献编号)	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩
李静2022^[21]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
蒋骏2020^[20]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
郝冬青2023^[10]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
陈堃2023^[22]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
卢星星2021^[11]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
Zhang 2024^[19]	是	是	是	是	否	是	否	是	是	是
Jiang 2022^[18]	是	是	是	是	否	是	是	是	是	是
Zhang 2022^[17]	是	是	是	是	否	是	是	是	是	是

纳入研究(第一作者- 发表年份-文献编号)	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	评分
沈鸿程2020^[50]	是	是	是	否	是	是	是	6
卓凌云2024^[46]	是	是	是	否	是	是	是	6
甄丽丽2024^[47]	是	是	是	否	是	是	是	6
刘旷怡2023^[49]	是	是	是	否	是	是	是	6
陈代权2023^[13]	是	是	是	否	是	是	是	6
马斌忠2022^[48]	是	是	是	否	是	是	是	6
杨超2023^[14]	是	是	是	否	是	是	是	6
俞南2022^[45]	是	是	是	否	是	是	是	6
马斌忠2022^[44]	是	是	是	否	是	是	是	6
王秉萍2022^[43]	是	是	是	否	是	0	是	5
马建军2024^[42]	是	是	是	否	是	0	是	5
税义超2024^[41]	是	是	是	否	是	是	是	6
陈晓蕾2024^[39]	是	是	是	否	是	0	是	5
罗东2021^[38]	是	是	是	否	是	0	是	5
李文辉2021^[37]	是	是	是	否	是	0	是	5
代明勇2020^[35]	是	是	是	否	是	是	是	6
马晓雪2021^[34]	是	是	是	否	是	是	是	6
傅丽娟2021^[33]	是	是	是	否	是	是	是	6
冯地忠2021^[32]	是	是	是	否	是	是	是	6
赵晓银2022^[30]	是	是	是	否	是	是	是	6
马煜2021^[29]	是	是	是	否	是	是	是	6
呼景飞2024^[28]	是	是	是	否	是	是	是	6
张正斌2020^[27]	是	是	是	否	是	是	是	6
徐丽娟2024^[40]	是	是	是	否	是	是	是	6
白璐璐2021^[36]	是	是	是	否	是	是	是	6
徐丽娟2023^[31]	是	是	是	否	是	是	是	6
Ge 2024^[12]	是	是	是	是	是	是	是	7
Liu 2023^[25]	是	是	是	是	是	是	是	7
Xiao 2021^[24]	是	是	是	是	是	是	是	7
Li 2024^[23]	是	是	是	是	是	是	是	7
Guo 2023^[26]	是	是	是	是	是	是	是	7