与直接对患者的观察性研究相关的最大问题之一是由研究者办公室以外的患者提供的信息的质量。为了调查这一问题，我们在美国痛风患者中进行了一项试点研究，采用了一种结合患者报告结果和病历数据的设计，以评估通过互联网招募具有代表性的患者群体的可行性、医生提供病历数据的意愿以及自我报告诊断的有效性。我们认为，这项试点研究是第一个评估使用患者报告结果+病历(PRO+MR)方法进行观察性直接对患者研究的能力的研究。因此，在互联网研究中，我们没有与我们所能获得的图表比例或自我报告诊断的有效性相关的先验假设。

这是一项真实的、观察性的试点研究，结合了患者报告的结果和从互联网数据库中招募的痛风患者的医疗记录。

我们从MediGuard.org招募了参与者，MediGuard.org是一个免费的在线服务，为美国、英国、法国、德国、西班牙和澳大利亚的250多万患者监测处方药、非处方药和保健品的安全性。MediGuard.org通过在线搜索引擎和社交媒体以及与医生、药店和健康相关网站的拓展努力吸引会员。注册MediGuard.org服务的患者同意作为注册过程的一部分与研究机会联系，并且他们在收到电子邮件邀请后双倍同意参与任何个人研究。

2011年7月，我们通过电子邮件邀请了年龄在18至80岁之间的美国MediGuard.org会员参与这项研究。MediGuard.org档案中引用痛风诊断或使用痛风治疗(别嘌呤醇或秋水仙碱)的成员被随机选择邀请参加这项研究。感兴趣的成员点击电子邮件链接访问研究信息，提供他们的电子签名以获得同意，并根据痛风的自我报告诊断和愿意将他们的医疗记录作为研究设计的一部分来筛选资格。完成在线调查并在两周内返回纸质病历发布表的参与者将获得一张价值50美元的万事达卡礼品卡，作为他们时间的补偿，将邮寄给参与者。

前50名同意的参与者被要求完成一项包含20个问题的在线调查，这些问题要求提供有关疾病和治疗经验的信息，包括首次诊断痛风的时间、治疗医生的专业、上一年痛风发作的次数、过去一年痛风就诊的次数、对治疗的满意度以及对治疗方案的依从性。患者还报告了人口统计学数据，如年龄、性别、就业状况、保险状况、家庭收入和所获得的最高教育水平。在启动在线调查之前，我们执行了一个质量控制测试，以验证调查和数据报告工具的功能。

在完成在线调查后，参与者还填写了一份同意医疗记录审查的电子发布表。查阅患者病历的目的是确认患者报告的痛风诊断。

医疗图表发布表格要求参与者提供他们的医生姓名、地址、专业、电话和传真号码，以及参与者的签名、姓名、电话号码和出生日期。参与者的个人信息以一种安全的方式通过电子方式传输到Outcomes Health information Solutions (Alpharetta, GA, USA)，以保护参与者的个人信息。在完成电子同意书后，通过普通邮件向参与者发送一份纸质的医疗记录发布表。参加者将收到一个邮资已付并写上回执地址的信封，并要求在收到表格后一周内将填妥的表格交回。填写完整的表格被邮寄给Outcomes Health Information Solutions，这是一家专门从事医疗保健抽象和质量合规项目的第三方承包商。

在收到医疗记录发布表后，Outcomes Health Information Solutions联系患者的管理医生，安排预约提取图表。我们获取图表的方法是首先向医生提供电子病历发布。如果医生要求，我们随后会提供一份签过名的纸质病历发布表。

根据病案发布表中提供的信息，Outcomes Health information Solutions提取了2009年6月至2011年6月2年间的数据。使用联合批准的抽象指南，具有临床编码认证的护士审查收集的图表以寻找痛风的证据。抽象化指南定义了可接受的医生记录和 《国际疾病分类》第9版(ICD-9)代码，可用于支持诊断，并排除鉴别诊断作为疾病的证据。如果2年的图表数据中没有诊断，护士就会检查图表中是否提到秋水仙碱或别嘌呤醇的处方，这是治疗痛风的常用药物。由Outcomes Health Information Solutions将收到纸质医疗记录发布表的日期、用于图表检索的发布表类型(纸质或电子)、收到图表的日期、是否存在痛风诊断或药物，以及已去标识的患者研究识别号输入Excel数据库。

从护士处获得的诊断数据根据以下公式编码为确诊、疑似或缺失:如果医疗图表包含诊断，则患者自我报告的诊断被视为确诊;如果图表中包含治疗痛风常用的药物之一，则患者自我报告的诊断被认为是可疑的;而既不包含诊断也不包含药物的图表则被标记为缺失。

基于去识别的研究识别号，将病历数据元素与来自患者问卷的信息合并。我们对汇总的数据集进行了所有分析。

分析了与样本的人口统计学和痛风经验相关的指标。为了评估MediGuard.org完成研究的人群的代表性，我们将年龄和性别人口统计数据与Encuity Research的医生药物和诊断审计(PDDA)数据进行了比较。根据Encuity的网站，“PDDA调查了美国29个专业的3100多名办公室医生。医生在每个月的一个典型工作日报告所有患者的活动。一旦收集到药物和诊断信息，将按地区和专业进行预测，以估计超过46万名医生的全国活动。 3.］．我们使用皮尔逊卡方检验将我们样本的年龄和性别与Encuity的PDDA数据进行了比较。我们无法访问数据源来检查其他痛风相关研究变量的代表性。

为了描述图表提取和诊断验证的可行性，我们计算了与病历流程相关的两个指标:返回的病历发布表单和接收的图表的比例。此外，我们还检查了获得图表所需的发布类型(电子签名vs湿纸签名)以及图表诊断的状态(确诊、疑似或缺失)。

关于图表获取的相关因素，我们比较了根据医生专业、自诊断以来的时间、过去一年的就诊次数(3项)和过去一年的就诊次数(二进制)收集的图表比例。二元变量(专业和过去一年的访问量)比较使用Fisher精确检验。使用Cochran-Mantel-Haenszel统计比较自诊断以来的时间和非二元就诊变量。

MediGuard.org包含超过8250名美国会员，他们的简介包含痛风的诊断或可能用于治疗痛风的药物(如别嘌呤醇或秋水仙碱)，或两者兼而有之。共向MediGuard.org会员发送了1250封电子邮件，促使108名会员(8.64%)点击电子邮件链接以获取有关该研究的更多信息。在参与研究筛选的成员中，5人(4.6%)因医疗记录要求而明确拒绝参与，34人(31.5%)在未完成调查筛选程序的情况下关闭浏览器。如果包括所有关闭浏览器的人，那么拒绝的会员人数可能高达39人(36.1%)。

共有50名成员完成了这项研究。应该指出的是，完成率可能更高，但调查在前50名成员同意参加后结束。 表1显示完成研究的50名参与者自我报告的人口特征。如在 表1，参与者代表了广泛的年龄、性别、就业状况、保险获取、收入和教育特征。

与Encuity的PDDA人口统计学数据的比较表明，我们的样本中女性痛风患者略多于一般人群(我们的样本中男性占68%，Encuity的PDDA中男性占82%)。我们对样本中的性别与Encuity的PDDA数据进行了皮尔逊卡方检验，在5%的水平上差异显著( P= . 01)。在年龄方面，样本与Encuity的PDDA数据极为相似:<40岁(我们的样本为6%，Encuity的PDDA为9%)，40 - 59岁(样本为38%，Encuity的PDDA为45%)，60岁以上(样本为56%，Encuity的PDDA为46%)。我们进行了Pearson卡方检验，将样本与Encuity的PDDA数据进行比较，年龄分为两类(<59岁，60岁以上)，在5%的水平上差异不显著( P=。)。

表2总结参与者痛风状况的自我报告特征。大多数研究参与者(80%)由初级保健医生管理。在痛风样本中，三分之二的患者在过去一年中经历过一次痛风发作;然而，在过去的一年里，只有50%的患者因痛风就诊。

表3显示与医疗记录提取过程相关的指标。作为 表3显示，完成在线调查和电子病历发布表的50名参与者中有42人(84%)也完成并返回了纸质表格。我们总共获得了50张图表中的38张(76%):28张(74%)是为响应电子病历发布而提供的;10个(26%)是在收到纸质表格上的湿签名后提供的。其余12张图表由于医生拒绝而未被检索(2张图表)，医生要求但患者未返回参与者的湿签名表格(2张图表)，或在研究结束时医生办公室未完成请求(8张图表)。

在 表4，我们提供了有关按特征访问的图表数量的详细信息，如医生专业、自诊断以来的时间和过去一年的医生就诊次数。虽然基于这些特征没有显著差异，但更大的样本量可能会产生差异，特别是对于过去一年中医生就诊次数的变化。

作为 图1显示，获得的38张图表中有35张(92%)包含医生对痛风的诊断，以确认患者自我报告的诊断。另外2张图表(5%)包含痛风药物别嘌呤醇或秋水仙碱的治疗说明;在这2例病例中，我们认为可能是痛风，因此将其标记为疑似。只有1张图表(3%)缺少与痛风相关的任何诊断或处方药物标记。

尽管这些发现对推进直接面向患者的研究设计具有重要意义，但该研究存在一些局限性。首先，我们在一个单一诊断(痛风)的小样本成员中进行了我们的试点PRO+MR研究。目前正在对其他疾病(如慢性阻塞性肺疾病和类风湿性关节炎)进行其他研究，样本量要大得多，以确定本文中描述的结果是否在患者类型和医生实践专业和环境中具有可重复性。

另一个限制是，本研究中的医疗记录审查仅限于在单个提供者办公室的两个主要领域进行2年的回顾:诊断和药物。要求更多的图表数据或要求更长的回顾期可能会对提供者的合规性产生负面影响。此外，虽然目前的研究从单个提供者的办公室提取了信息，但未来的研究设计可能需要分散在多个护理环境中的数据(例如，初级保健和医院记录)，这也对数据的完整性产生潜在的负面影响。更好地了解医疗记录审查中可行的领域数量、信息类型和审查周期长度将是未来项目的一个关键目标。

MediGuard.org人群的独特特征也可能影响了成员参与在线临床研究的兴趣和能力。例如，MediGuard.org的注册可以自行选择对医疗信息特别感兴趣的个人，这些信息将他们与一般人群区分开来。另一个显著的特点可能是会员使用互联网的便利。成员中较高水平的互联网技能也会限制调查结果对更广泛人群的推广。然而，根据2011年皮尤研究中心的一份报告，74%的美国成年人使用互联网，其中80%的互联网用户积极在网上寻求健康信息，包括特定疾病或治疗方法的信息[ 4］．随着人口老龄化和互联网技术的不断发展，包括智能手机和平板电脑设备，对于从在线患者社区招募的直接针对患者的研究结果的普遍性，剩余的担忧应该会减少。

最后，结合患者报告的结果和医疗记录数据的方法可能导致自我报告诊断的有效性高于仅使用患者报告的结果数据。换句话说，要求患者同意提取医疗记录可能会使样本偏向实际患有这种疾病的患者。

除了消除基于场地的成本之外，直接针对患者的研究还提供了重大的时间和成本效益。在传统的试验中，招聘成本估计在每名完成测试的参与者10美元至1300美元之间[ 5， 6]，而招生延误最多可占学习延误的45% [ 7］．在线患者社区的兴起——如patientslikeme, CysticFibrosis.com, Inspire.com和mediguard.org——提供了巨大的招聘优势。例如，最近的一项研究发现，与直接邮寄(86.28美元)和第三方电子邮件列表生成的电子邮件(195.65美元)相比，通过MediGuard.org进行的招聘以最低的成本(每名感兴趣的患者4.82美元)回报了对类风湿关节炎研究感兴趣的候选人的最高百分比[ 8］．

直接面向患者的研究也可以克服传统的招募障碍，例如患者缺乏研究意识以及由于旅行或地点的限制。患者通过在线社区和搜索社交网站了解学习机会;患者无需前往调查员的办公室，而是在自己家中参与调查。由于研究参与者的更大的认识和广泛的地理捕获，以及在美国和西欧等地区互联网接入的高度普及，直接面向患者的研究也提供了更广泛的参与者人口统计数据和医生专业和实践环境。这使得研究结果可能比以医生为中心的研究更能代表整个患者群体，后者仅限于少数几个地点的人群。在直接针对患者的研究中，研究保留率也可能更高，因为患者激励的明确对齐:患者直接了解研究，了解参与研究需要补偿什么，自我同意参与，然后自我报告研究信息。

最后，直接面向患者的研究使美国的研究人员能够满足健康保险可携带性和责任法案(Health Insurance Portability and Accountability Act)对维护患者信息的要求，因为研究人员获得了患者的授权来获取和存储个人健康信息。具体来说，在直接对患者的研究中，研究人员可以通过互联网直接与患者接触(不需要医生参与);患者可以选择自愿参与研究;患者自愿共享标识符以查看他们的医疗记录;患者在纸质表格上提供电子签名和湿签名，以便查阅他们的医疗记录。为最大限度地保障个人健康资料，我们只使用识别码连结调查和病历资料;一旦链接完成，研究数据库将以去识别的格式进行维护，以最大限度地减少未来的违规风险。

在观察性、直接对患者的远程研究中确认患者报告数据的有效性，是向在现实世界研究中推广这种方法迈出的重要一步。随着直接针对患者的观察性研究在数量和规模上的增长，可以考虑将这些设计中的经验和见解整合到介入临床试验中。尽管在介入临床试验中努力实施直接针对患者的方法，尤其是2011年辉瑞公司发起的REMOTE研究[ 9]，尚不确定，通过观察设计(如本文所述的PRO+MR模型)获得的知识使研究人员能够更好地识别研究挑战并实施潜在的纠正解决方案。无论直接针对患者的研究是介入研究的整体整合，还是采用个体流程进行招募、报告、保留和长期扩展，一个趋势仍然明确:电子患者的数量将继续在全球范围内增长，利用这些患者的力量提供了推动临床研究范式转变的潜力。