Meta-analysis of diagnostic delay rate among Chinese students patients with pulmonary tuberculosis

doi:10.19982/j.issn.1000-6621.20250334

Abstract

Abstract:

Objective: To systematically evaluate the diagnostic delay of pulmonary tuberculosis (PTB) among Chinese students. Methods: Cross-sectional studies related to diagnostic delay of PTB in students from China (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) were collected by searching electronic databases including Web of Science, PubMed, Embase, The Cochrane Library, CBM, CNKI, VIP, and WanFang Data from inception of each database to July 2025. Two reviewers independently screened the literature, extracted data, and assessed the risk of bias of the included studies. Meta-analysis was performed using Stata 15.0 software. Results: A total of 36 cross-sectional studies were included, involving 101473 subjects and 24906 student PTB patients with diagnostic delay, the overall diagnostic delay rate was 25.54%. The risk of bias assessment indicated that 14 studies were of high quality and 22 were of moderate quality. Meta-analysis results showed that the pooled rate of diagnostic delay among Chinese student PTB patients was 25.47% (95%CI: 21.16%-29.79%). Specifically, the diagnostic delay rates were 26.41% and 27.20% for male and female patients, respectively; 24.50%, 23.80%, and 28.00% for students from eastern, central, and western regions of China, respectively; and 23.41%, 28.09%, 21.90%, and 27.08% for students with educational levels of primary school and below, junior high school, senior high school, and college and above, respectively. The diagnostic delay rates for patients detected via symptomatic visit/recommendation, referral, tracking, health check-up, and other methods were 22.10%, 28.91%, 24.20%, 18.83%, and 30.09%, respectively. The rates were 21.20% and 17.31% for Han Chinese and ethnic minority patients, 21.90% and 28.60% for new and retreatment patients, 25.00% and 14.22% for patients with negative and positive etiological test results, and 19.60% and 20.62% for local and non-local residents, respectively. Meta-analysis of seven influencing factors revealed that female gender was a protective factor against diagnosis delay (OR=0.758, 95%CI: 0.617-0.931), while non-local household registration was a risk factor for diagnosis delay (OR=1.550, 95%CI: 1.039-2.295). Conclusion: The diagnostic delay rate among Chinese student PTB patients is high. Although it has shown a yearly declining trend since 2018, significant variations in the diagnostic delay persist due to factors such as gender, region, education level, detection method, etiological test results, and ethnicity, indicating that the epidemic prevention and control situation remains severe.

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

CLC Number:

R521

Wang Na, Wan Bin, Zhao Xia, He Ting, Zhang Miao, Yao Rong, Yang Xiaoyi. Meta-analysis of diagnostic delay rate among Chinese students patients with pulmonary tuberculosis[J]. Chinese Journal of Antituberculosis, 2026, 48(1): 73-83. doi: 10.19982/j.issn.1000-6621.20250334

Figures/Tables 8

第一作者/发表时间/文献序号	调查地区	患者例数	年龄 (岁)	确诊延迟患者例数	延迟率 (%)	影响因素
高风华2018^[7]	山东省	703	7~35	185	26.32	-
徐丽娟2023^[8]	内蒙古自治区	6032	5~31	472	7.82	②③⑤
陈文翰2022^[9]	广东省	723	全年龄	503	69.57	-
白璐璐2021^[10]	贵州省	1323	全年龄	157	11.87	①②③⑥⑦
林晓珊2021^[11]	广东省	191	全年龄	5	2.62	-
廖文平2025^[12]	重庆市	4725	全年龄	679	14.37	③④⑤⑥
李玉环2020^[13]	安徽省	681	全年龄	162	23.79	-
刘明2023^[14]	安徽省	106	全年龄	47	44.34	-
姜雪2025^[15]	吉林省	66	全年龄	6	9.09	-
唐逾鸿2024^[16]	重庆市	247	全年龄	104	42.11	-
张宇2023^[17]	四川省	102	全年龄	18	17.65	-
杜文琼2023^[18]	河南省	14422	全年龄	3024	20.97	②④⑦
解艳涛2021^[19]	北京市	152	全年龄	53	34.87	②⑦
闵婕2024^[20]	江苏省	180	全年龄	51	28.33	-
代晓琦2023^[21]	山东省	1463	全年龄	22	1.50	①②⑤
冯地忠2019^[22]	江苏省	345	8~25	41	11.88	-
龚德华2023^[23]	湖南省	17365	全年龄	4965	28.59	-
李晨2021^[24]	江苏省	1366	6~40	434	31.77	-
王梦寒2025^[25]	浙江省	2055	3~<29	298	14.50	①②③④
马丽2023^[26]	新疆维吾尔自治区	996	全年龄	534	53.61	②
郝瑞霞2021^[27]	内蒙古自治区	314	全年龄	62	19.75	-
宋宏2021^[28]	山西省	12898	全年龄	2810	21.79	-
李源2021^[29]	山东省	737	全年龄	210	28.49	-
胡洁2021^[30]	浙江省	443	全年龄	24	5.42	-
方雪晖2017^[31]	安徽省	10703	全年龄	1602	14.97	-
Chen 2019^[32]	陕西省	1420	全年龄	917	64.58	-
Zhang 2023^[33]	浙江省	629	3~25	239	38.00	-
Zhu 2022^[34]	山东省	8516	全年龄	3779	44.38	-
魏建华2021^[35]	宁夏回族自治区	151	10~23	31	20.53	-
戴冰2016^[36]	江苏省	283	8~29	26	9.19	-
潘桂珍2018^[37]	广东省	2756	≥5	799	28.99	-
谭川2019^[38]	四川省	698	5~25	102	14.61	-
张传芳2018^[39]	湖南省	7940	≥5	2319	29.21	-
王林2018^[40]	湖南省	253	全年龄	67	26.48	-
刘华2021^[41]	四川省	313	15~25	129	41.21	-
杨玉洁2013^[42]	山东省	176	13~24	30	17.05	-
合计	-	101473	-	24906	24.54	-

第一作者/发表时间/序号	①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩	11	总分 (分)
高风华2018^[7]	是	是	是	是	是	是	是	是	否	是	否	9
徐丽娟2023^[8]	是	是	是	是	是	是	是	是	否	不清楚	否	9
陈文翰2022^[9]	是	是	是	是	是	是	是	是	否	不清楚	否	8
白璐璐2021^[10]	是	是	是	是	是	否	否	是	是	是	否	8
林晓珊2021^[11]	是	是	是	是	不清楚	是	是	否	否	不清楚	否	6
廖文平2025^[12]	是	是	是	是	是	是	否	是	是	否	否	8
李玉环2020^[13]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	否	是	是	7
刘明2023^[14]	是	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	6
姜雪2025^[15]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是	否	否	8
唐逾鸿2024^[16]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	否	否	否	5
张宇2023^[17]	是	是	是	是	不清楚	是	是	否	否	否	否	6
杜文琼2023^[18]	是	是	是	是	是	是	是	否	否	是	否	8
解艳涛2021^[19]	是	是	是	是	是	是	否	是	否	是	否	8
闵婕2024^[20]	是	是	是	是	不清楚	是	是	否	否	是	否	7
代晓琦2023^[21]	是	是	是	是	不清楚	否	是	是	是	否	否	7
冯地忠2019^[22]	是	是	是	是	是	否	否	否	否	否	否	5
龚德华2023^[23]	是	是	是	是	不清楚	是	是	否	否	是	否	7
李晨2021^[24]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	是	是	否	7
王梦寒2025^[25]	是	是	是	是	不清楚	否	是	是	否	否	否	6
马丽2023^[26]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	是	否	否	6
郝瑞霞2021^[27]	是	是	是	是	是	否	否	是	否	不清楚	否	7
宋宏2021^[28]	是	是	是	是	是	否	是	否	否	否	否	6
李源2021^[29]	是	是	是	是	是	是	是	是	否	否	否	8
胡洁2021^[30]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	否	是	否	6
方雪晖2017^[31]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	否	否	否	5
Chen 2019^[32]	是	是	是	是	是	是	是	是	是	否	否	9
Zhang 2023^[33]	是	是	是	是	是	否	是	是	是	否	否	8
Zhu 2022^[34]	是	是	是	是	是	是	是	否	是	是	否	9
魏建华2021^[35]	是	是	是	是	不清楚	否	是	否	否	否	是	8
戴冰2016^[36]	是	是	是	是	是	否	否	是	否	否	否	6
潘桂珍2018^[37]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	是	否	否	8
谭川2019^[38]	是	否	是	是	不清楚	是	是	是	否	否	否	6
张传芳2018^[39]	是	是	是	是	否	否	是	否	否	否	是	6
王林2018^[40]	是	是	是	是	不清楚	是	是	是	否	不清楚	否	7
刘华2021^[41]	是	是	是	是	否	是	否	是	否	否	否	6
杨玉洁2013^[42]	是	是	是	是	不清楚	是	否	是	否	否	否	6

组别	纳入文献篇数	异质性检验结果		效应模型	患者例数	延迟例数	确诊延迟率 (95%CI;%)]	Wald χ²值	P值
组别	纳入文献篇数	I²值(%)	P值	效应模型	患者例数	延迟例数	确诊延迟率 (95%CI;%)]	Wald χ²值	P值
总确诊延迟	36^[7-42]	99.67	<0.001	随机	101473	24906	25.47(21.16~29.79)
性别								0.030	0.865
男性	15^{[7-10,12,14,16-19,21-22,25-27]}	99.44	<0.001	随机	14371	2939	26.41(20.29~32.46)
女性	15^{[7-10,12,14,16-19,21-22,25-27]}	99.34	<0.001	随机	10102	2016	27.20(20.37~34.00)
教育程度								1.102	0.778
小学及以下	6^{[8-10,19,21,25]}	97.58	<0.001	随机	443	43	23.41(6.02~40.77)
初中	6^{[8-10,18,25,32]}	98.57	<0.001	随机	3716	619	28.09(17.04~39.19)
高中	7^{[8-10,18,21,25,32]}	99.63	<0.001	随机	11039	1776	21.90(13.22~30.69)
大学及以上	11^{[8-10,14,16-19,21,25,32]}	99.09	<0.001	随机	10624	1737	27.08(20.00~34.18)
地区								0.603	0.742
东部	16^{[7,9,11,19-22,24-25,29-30,33-34,36-37,42]}	99.78	<0.001	随机	20718	6700	24.50(14.20~34.79)
中部	9^{[13-15,18,23,28,31,39,40]}	99.20	<0.001	随机	15002	4374	23.80(19.76~27.75)
西部	11^{[8,10,12,16-17,26-27,32,35,38,41]}	99.57	<0.001	随机	16321	3205	28.00(18.20~37.83)
户籍								0.030	0.858
本地	8^{[8,10,12,18-19,21,25-26]}	99.62	<0.001	随机	22299	3493	19.60(12.87~26.43)
外地	8^{[8,10,12,18-19,21,25-26]}	99.10	<0.001	随机	8869	1746	20.62(12.48~28.70)
发现方式								3.351	0.501
因症就诊或推荐	11^{[8-10,16-17,21-22,25-26,30,33]}	98.49	<0.001	随机	4648	288	22.10(16.86~27.01)
转诊	7^{[8-10,22,25,30,33]}	99.38	<0.001	随机	3004	302	28.91(14.72~41.29)
追踪	6^{[8,18,22,25-26,30]}	99.02	<0.001	随机	1596	230	24.20(13.68~35.23)
健康体检	11^{[8-10,16-19,21,25,30,33]}	94.24	<0.001	随机	707	87	18.83(11.64~24.32)
其他	8^{[8-10,16-19,25]}	96.69	<0.001	随机	347	78	30.09(12.51~48.19)
治疗分类								0.480	0.489
初治	9^{[8,10,12,18,21,23,25-26,33]}	99.79	<0.001	随机	47042	9964	21.90(13.02~29.11)
复治	9^{[8,10,12,18,21,23,25-26,33]}	89.53	<0.001	随机	513	126	28.60(16.65~36.54)
病原学检查								1.360	0.238
阴性	10^{[8,10,12,17-18,21-22,25,29,33]}	99.88	<0.001	随机	8567	1725	25.00(8.00~42.00)
阳性	10^{[8,10,12,17-18,21-22,25,29,33]}	98.79	<0.001	随机	12475	1853	14.22(9.66~19.21)
发表时间								0.790	0.335
2006—2015	12^{[7,10,13,20,23-25,27,37-40]}	98.13	<0.001	随机	6935	1849	23.27(19.11~27.49)
2016—2025	15^{[7,10-13,16-18,20,23-25,27,38-39]}	98.78	<0.001	随机	17790	4018	22.18(19.28~25.17)
民族								0.210	0.643
汉族	8^{[8,10,12,17-18,21,25-26]}	99.66	<0.001	随机	25129	4436	21.20(14.58~27.90)
少数民族	8^{[8,10,12,17-18,21,25-26]}	98.33	<0.001	随机	3934	470	17.31(7.36~24.42)

影响因素	纳入研究	异质性检验结果		效应模型	β值	s $x ˉ$ 值	Wald χ²值	P值	OR(95%CI)值
影响因素	纳入研究	I²值(%)	P值	效应模型	β值	s $x ˉ$ 值	Wald χ²值	P值	OR(95%CI)值
性别					-0.274	0.103	9.678	0.002
男性	3^[10,21,25]								1
女性	3^[10,21,25]	0.00	0.402	固定					0.758(0.617~0.931)
户籍					0.439	0.203	7.839	0.005
本地	4^[8,10,12,25]								1
外地	4^[8,10,12,25]	88.02	<0.001	随机					1.550(1.039~2.295)

References 48

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