城市医疗集团心房颤动的机会性筛查成本效益分析

来源期刊：广州医药 | 639-650 发布时间：2026-05-20 收稿时间：2026/7/2 16:10:36 阅读量：172

作者：: 李土权,

戴奇山,

刘震,

周卓晟,

于宏,

周志明,

熊湘平,

罗祥托,

关键词：: 心房颤动机会性筛查成本效益分析城市医疗集团 Markov模型; atrial fibrillation opportunistic screening cost-effectiveness analysis urban medical consortium Markov model

DOI：: 10. 20223 / j. cnki. 1000-8535. 2026. 05. 015

收稿时间：: 2025-12-22
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目的评估在城市医疗集团模式下，于医院就诊人群中实施基于单导联心房颤动（房颤）检测棒的机会性房颤筛查的长期成本效益。方法基于经广州市本地流行病学数据校准的Markov模型，比较未筛查与基于单导联房颤检测棒的不同筛查频率（季度、半年、年度）的机会性筛查策略，从卫生服务提供方视角评估成本与质量调整生命年（QALY），计算增量净货币收益（INMB）与成本效果比（ICER），并进行概率及情景敏感性分析。结果所构建的房颤模型具有良好的预测效度。在基线假设下，季度筛查策略表现最优，相较未筛查组可增加0.525 5个QALY，节省成本15?626.61元，INMB为85 312.14元。敏感性分析显示，抗凝治疗依从性对成本效益影响最大。情景分析中，不同灵敏度与特异度假设未改变最优策略结论。结论在城市医疗集团情境下，针对65岁及以上就诊老年人群的基于单导联房颤检测棒的季度机会性房颤筛查具备稳健的成本效益。结合分级诊疗体系和全流程管理，以依从性管理作为干预重点，能够最大化卒中预防收益并提高资源配置效率。

心房颤动（房颤）是最常见的持续性心律失常，显著增加死亡、卒中、心力衰竭、认知障碍和痴呆等风险^［1］。房颤显著增加血栓栓塞风险，未治疗房颤患者发生缺血性卒中（ischemic stroke，IS）的风险约增至正常人群的5倍^［2］。早期发现并通过规范的口服抗凝药（oral anticoagulants，OAC）治疗，可将房颤相关卒中风险降低约60%，全因死亡风险降低约25%^［3］。通过积极筛查在卒中等严重并发症发生前识别出隐匿性房颤患者，并及时启动抗凝干预，对于改善患者预后、减轻社会疾病负担具有至关重要的意义。国际上亦有多个指南已开始推荐对老年人群进行机会性或系统性筛查^［4-5］。

既往已有大量卫生经济学研究证实，针对老年人群的房颤筛查普遍具有成本效益，部分研究甚至发现房颤筛查策略能够带来成本节约^［6-8］。然而，这些研究多集中于欧美国家，且主要评价系统性筛查方案。在中国独特的医疗政策背景下，特别是新兴的城市医疗集团模式中，机会性房颤筛查的经济学价值尚不明确。本研究通过构建经广州市本地数据校准并验证的Markov模型，首次评估在城市医疗集团框架下，针对65岁及以上老年就诊人群开展机会性房颤筛查的长期成本与健康效益。研究结果将为广州市乃至全国其他类似城市，在推进分级诊疗和医防融合背景下，制定科学、高效的房颤筛查与管理策略提供关键的卫生经济学证据。

1 资料与方法

1.1 模型结构和分析框架

本研究基于Moran、Oguz、周利慧等的研究，开发了一个状态转移模型即Markov模型并进行基于广州市流行病学数据的校准与验证，使其能够准确模拟广州市老年人群的房颤自然病程^［7-10］。校准过程利用广州市2024年的居民期望寿命、65岁以上人群的IS和出血性卒中（intracerebral hemorrhage，ICH）的实际发病率数据作为目标值。随后使用在城市医疗集团内实施的真实世界房颤筛查项目获取的阳性率计算医院机会性筛查情景下的患病率水平，并估计机会性筛查情景下的成本效益。该模型使用TreeAge Pro 2022软件构建。模型采用终生时间范围，从队列65岁起开始模拟，以全面捕捉筛查干预带来的长期成本和健康产出，以3个月为1个Markov周期。模型的核心健康状态包括：健康（窦性心律）、未诊断房颤、已诊断房颤（接受或未接受抗凝治疗）、IS后状态、ICH后状态、IS和ICH都发生后状态，以及死亡（房颤相关死亡、卒中相关死亡及其他原因死亡）。假设初始时队列成员均为健康的窦性心律或未诊断的房颤患者。正常人可发生房颤无症状）、卒中，房颤患者发生IS风险相对正常人升高，且房颤患者发生IS时的死亡率增加，所有无症状房颤患者在每个周期有一定概率自行产生症状从而自行来到医院被诊断房颤。接受抗凝治疗则显著降低IS发生风险、全因死亡率，但增加ICH风险。在安排筛查的时期，所有表面健康患者将依据依从性决定是否进入筛查，接受筛查者根据灵敏度和特异度决定被正确判定为阳性或阴性的概率，正确被判定为阳性的房颤。
患者进入已诊断房颤状态，并在每个周期决定是否接受抗凝治疗。对卒中复发的风险进行了考虑，假设所有的缺血性卒中后状态会同样再次发生IS和ICH，且具有更高的IS风险。所有的ICH后状态会同样再次发生缺血性卒中和出血性卒中，且具有更高的ICH风险^［11-13］。模型示意图如图1所示。

图 1 房颤筛查 Markov 模型示意图

1.2 研究对象

本研究的目标人群设定为广州市白云区某紧密型城市医疗集团内社区卫生服务中心或医院门诊就诊的人群。比较了4种策略：对照组策略代表标准诊疗模式，即不筛查。在此模式下，房颤的诊断依赖于患者因出现相关症状（如心悸、胸闷等）而主动就医，或在因其他疾病就诊时被偶然发现。未被发现的无症状房颤患者将按照疾病的自然病程发展。3种机会性筛查策略模拟了在城市医疗集团内实施的真实世界房颤筛查项目。具体流程如下：所有年满65岁及以上、因任何原因到医疗集团内的社区卫生服务中心或医院门诊就诊的患者，均被邀请接受1次性的房颤快速筛查。采用手持式单导联心电设备（MyDiagnostick，阳普医疗）进行为时1 min的心电监测。该设备操作简便，通过指示灯颜色（红色为阳性，绿色为阴性）直接显示结果。筛查结果为阳性的患者，将由工作人员发放转诊卡，并指导其在集团内的社区医院接受标准的12导联心电图检查以作确诊。确诊为房颤的患者，将接受CHA₂DS₂-VASc卒中风险评估。评估结果为高风险（评分≥1分）的患者，将被无缝转诊至集团内的上级三级医院，由专科医生制定并实施以口服抗凝为主的规范化治疗方案，低风险患者则由社区医院进行定期的随访管理和健康教育。这一整合路径旨在最大程度地减少患者在诊断和治疗环节的流失。以3个月、6个月、12个月作为不同的筛查间隔进行重复筛查，从而形成不同的筛查方案。

1.3 模型参数

1.3.1 流行病学数据及概率参数无症状房颤出现症状得到诊断的概率来自Aronsson的研究^［6］。接受筛查的概率来自Modi的研究^［14］。房颤快速检测棒对于房颤进行的灵敏度和特异度数据来自Pala的研究^［15］。影响各个状态间互相进展的转移概率参数来自已有文献，详见表1。通过模型校准的方法，依从等比例风险假设对广州市2020年各年龄段非房颤/IS/ICH的全因死亡率进行调整，使自然史模型输出期望寿命与广州市居民2024年期望寿命相同，同时模型输出的65岁以上居民IS和ICH发病率与真实世界报告值进行对准，从而形成具有良好预测效度的广州市特异性房颤自然史模型^［10］。以2013年—2021年的期望寿命的平均增长率计算广州市居民2024年的期望寿命^［16］。用于作为模型校准目标从而验证模型效度的广州市65岁以上人群2024年IS和ICH疾病发病率来自广州市疾病预防控制中心。以模型预测值与目标值率差别保持在±15％以内为效度良好标准。各个来源的转移概率参数按以下公式计算得到3个月的转移概率水平：3个月水平概率=1−（1−年水平概率）1/4^［17］。医院情景的患病率采用以下公式进行计算：患病率=（阳性率-（1-特异度））/（灵敏度+特异度-1）。其中阳性率来自房颤筛查项目数据。

1.3.2 成本参数本研究从中国卫生服务提供方的视角进行成本效益分析，仅计算直接医疗成本和直接非医疗成本。考虑老年人群已不涉及生产力损失，未将间接成本（如劳动力损失、照护成本等）纳入分析。直接成本项目包括筛查费用（房颤检测棒及人工费用）、筛查项目管理费用、确诊诊断成本（12导联心电图检查费用）、治疗成本（口服抗凝治疗药物的用药费用、定期房颤随访门诊费用、IS以及ICH的急性期治疗和慢性期的管理费用）。其中筛查项目费用由广州市护理人员平均薪资水平以5 min的水平计算次均卫生人力成本，房颤检测棒费用以单个房颤检测棒最大使用20 000次的次数计算次均设备成本。抗凝治疗费用以每日口服20 mg利伐沙班计算得到。房颤随访费用以4周1次，10元每次的价格计算相应成本。IS以及ICH的急性期治疗和慢性期的管理费用通过广州市某三甲医院统计住院费用数据计算获得。

1.3.3 效用参数研究包括的效用参数来自已有文献。效用参数包括健康状态效用、房颤状态效用、各种严重状态下的ICH效用以及IS效用。模型所有涉及参数具体情况见表1。

表 1 模型涉及参数

参数类别	基线取值	敏感性分析范围	分布	来源
流行病学参数
广州市65岁以上人群IS发病率 /%	1.52%	——	——	广州市疾病预防控制中心
广州市65岁以上人群ICH发病率 /%	0.22%	——	——	广州市疾病预防控制中心
广州市居民2024年期望寿命	84.00	——	——	[16]
房颤筛查项目检测阳性率 /%	3.8%	——	——	城市医疗集团房颤筛查项目数据
房颤筛查项目中医院就诊人群基线患病率 /%	1.22%	——	——
广州市无症状房颤患病率 /%	0.60%	0.54%～0.66%		[18-19]
概率参数
无筛查情况下无症状房颤自行出现症状得到诊断的概率 /%	1.27%	1.15%～1.40%		[6]
从健康状态转移至房颤概率 /%	4.50%	4.05%～4.95%		[20]
年龄别从健康状态转移至IS概率 /%				[18, 21]
65~70岁	0.73%	——	——
71~75岁	0.91%	——	——
76~80岁	1.07%	——	——
81~85岁	1.00%	——	——
86~90岁	0.88%	——	——
年龄别从健康状态和房颤状态转移至ICH概率 /%
65~70岁	0.13%	——	——
71~75岁	0.22%	——	——
76~80岁	0.36%	——	——
81~85岁	0.47%	——	——
86~90岁	0.54%	——	——
患有房颤增加IS风险的RR	5.00	450.00%～550.00%	Log-normal
抗凝治疗降低IS风险RR	0.27	24.30% ~ 29.70%	Log-normal	[22]
抗凝治疗降低全因死亡风险RR	0.67	60.30% ~ 73.70%	Log-normal	[23]
抗凝治疗增加ICH风险RR /%	134%	120.60% ~ 147.40%	Log-normal	[3, 24]
患房颤增加死亡风险的RR /%	170%	153.00% ~ 187.00%	Log-normal	[25]
ICH史患者复发ICH的RR值	288%	259.20%～316.80%	Log-normal	[11-12]
IS史带来IS升高的RR值	163%	146.70%～179.30%	Log-normal	[13]
死于IS概率	2.25%	2.03% ~ 2.48%	Beta	[26-27]
死于ICH概率	1.36%	1.22% ~ 1.49%	Beta	[26-27]
年龄别全因死亡概率				[28]
65~70岁	0.34%	——	——
71~75岁	0.55%	——	——
76~80岁	0.97%	——	——
81~85岁	1.75%	——	——
86~90岁	3.34%	——	——
健康状态下发生IS的死亡率 /%	22.60%		Beta	[7, 26, 29-30]
未接受OAC的房颤发生IS的死亡率 /%	32.04%		Beta
接受OAC的房颤发生IS的死亡率 /%	22.23%		Beta
发生ICH时的死亡率 /%	46.20%		Beta	[26-27]
筛查参与率 /%	97.00%	87.30% ~ 100.00%	Beta	[14]
房颤检测棒灵敏度 /%	76.90%	69.21% ~ 84.59%	Beta	[15]
房颤检测棒特异度 /%	97.10%	87.39% ~100.00%	Beta	[15]
已诊断房颤患者抗凝治疗依从率 /%	80.00%	72.00% ~ 88.00%	Beta	[8]
贴现率	5%	0～8%	Beta	[31]
成本参数
筛查项目管理费（每人次）	20	18.00 ~ 22.00	Gamma	城市医疗集团房颤筛查项目成本测算
房颤检测棒设备成本（每人次）	4	3.60 ~ 4.40	Gamma	城市医疗集团房颤筛查项目成本测算
12导联心电图检查费用（每人次）	27.08	24.37 ~ 29.79	Gamma	广州地区公立医疗机构基本医疗服务价格
利伐沙班每3个月的治疗费用	78.53	70.68 ~ 86.38	Gamma	广州市第一人民医院集采药物价格
房颤随访门诊费用（每3个月）	32.14	28.93 ~ 35.35	Gamma	广州市社区卫生服务中心门诊诊查费标准
IS急性期治疗费	94 917.3	84 777.57 ~ 103 617.03	Gamma	广州市第一人民医院2023—2025年有关患者治疗费用
ICH急性期治疗费	81 992.0	73 792.80 ~ 90 191.20	Gamma	广州市第一人民医院2023—2025年有关患者治疗费用
IS慢性期治疗费	21 623.3	19 460.97 ~ 23 785.63	Gamma	广州市第一人民医院2023—2025年有关患者治疗费用
ICH慢性期治疗费	30 551.0	27 495.90 ~ 33 606.10	Gamma	广州市第一人民医院2023—2025年有关患者治疗费用
效用参数
年龄别健康（无疾病）效用权重				[32]
65~70岁	0.933	——	——
71~75岁	0.922	——	——
76~80岁	0.897	——	——
81~85岁	0.884	——	——
86~90岁	0.819	——	——
房颤状态效用权重	0.81	0.73 ~ 0.89	Beta	[33-34]
ICH状态效用权重	0.57	0.68 ~ 0.83	Beta
IS效用权重	0.46	0.68 ~ 0.83	Beta

1.4 卫生经济学评价方法

本研究使用的健康结果为质量调整生命年（quality adjusted life years，QALYs）。通过计算增量成本效果比（incremental cost effectiveness ratio，ICER）以及增量净货币收益值（incremental net monetary benefit，INMB），即将筛查项目相对于未筛查组带来的健康改善结果乘以意愿支付阈值（willingness to pay，WTP），减去筛查项目成本所获得的净值，以进行成本效益评价。研究采用广州市2024年1倍人均GDP作为对于1个QALYs 的WTP（164 200元/QALY）^［35］，贴现率采用5%^［31］。各方案按照相对于未筛查组的INMB 值大小进行排序，INMB 值越大，代表卫生经济学效益越好。

1.5 敏感性分析

进行蒙特卡罗概率敏感性分析，以反映多个参数同时变化时各筛查方案成为最优筛查方案的概率。对于模型内纳入参数，以有概率成为最优的筛查方案间的INMB值为因变量，对已有研究提及的关键模型参数对影响进行单因素敏感性分析，并绘制飓风图。所有参数在敏感性分析中的参数范围的上下限设置为基线值的加减10%。在概率敏感性分析中，所有参数的标准差取值为基线值的10%^［23］。成本参数为Gamma分布，概率和效用参数设置为Beta分布，RR值设置为Log-normal分布^［36］。

1.6 情景分析

为评估筛查工具诊断性能不确定性及其推论对结论的影响，本研究进行了情景分析。将模拟灵敏度和特异度处在较高水平的情况下的医院情景初始患病率并计算所有策略的成本效益，以量化筛查性能变化时在既定阳性率水平下筛查成本效益的影响。

2 结果

2.1 模型校准结果

房颤自然史模型校准结果见表2。由表显示，本研究构建的广州市房颤自然史模型对65岁以上人群IS和ICH发病率的预测与真实报告值基本一致。在模型输出期望寿命达到84岁时，预测的IS和ICH发病率分别为1.412%和0.244%，两组指标的相对偏差分别约为–6.98%%和–10.99%，均在预设的±15%校准标准范围内，表明模型具有良好的预测效度。

表 2 模型校准结果

指标	模型预测值/%	校准目标值/%	相对误差/%
65岁以上居民IS发病率	1.412	1.518	-6.98
65岁以上居民ICH发病率	0.244	0.220	10.99

2.2 基线成本效益结果

代入计算得到的医院就诊人群患病率后得到的基线成本效益结果见表3。使用单导联房颤检测棒，从65岁开始每3个月筛查的方案获得了最高的健康效益，相较于未筛查可增加0.525 5个QALY，INMB为85 312.14元，表现出最优的成本效果。相较于未筛查方案，其节省了最多成本，为-15 626.61元，且带来了最大的额外健康收益，使得该方案成为优势策略。半年筛查与每年筛查的表现略低，QALY增益分别为0.511 86与0.486 66，INMB分别为83 323.23元与79 075.15元，均优于不筛查方案。所有基于房颤检测棒的筛查方案均能以较低成本带来显著的健康水平提升并极大地降低治疗成本。而季度筛查在成本与健康效益的综合表现上最优，可被视为推荐方案。

表 3 基线成本效益结果

策略	成本/元	QALY	增量QALY	增量成本/元	INMB/元a	ICER（元/QALY）b
季度筛查	104 760.37	12.463 59	0.013 67	-176.77	85 312.14
半年度筛查	104 937.14	12.449 92	0.025 20	-906.54	83 323.23
年度筛查	105 843.68	12.424 72	0.486 66	-14 543.30	79 075.15
未筛查	120 386.98	11.938 06

注：a 与未筛查对比；b 由于所有策略与健康效果较低的上一策略相比成本均更低，故未计算ICER。

2.3 敏感性分析结果

2.3.1 概率敏感性分析结果概率敏感性分析结果见图2的成本可接受性曲线。结果显示，季度筛查始终保持最优筛查策略的地位，随着WTP水平从1倍人均GDP提升到3倍人均GDP的水平，季度筛查策略的最优概率始终保持在95%以上且持续上升，结论较为稳健。

图 2 可接受性曲线

2.3.2 参数敏感性分析结果对最优策略即季度筛查相对于不筛查的INMB的参数敏感性分析结果见图3。飓风图显示，季度筛查始终保持最优筛查策略的地位。没有参数会使结论改变，结论保持稳健。对结果影响最大的参数是抗凝治疗的依从性（正向影响筛查成本效益）以及房颤状态的效用权重（负向影响筛查成本效益）。

图 3 季度筛查与未筛查的对比结果在 1 倍人均 GDP 的 WTP 下的飓风图

2.4 情景分析

对于灵敏度与特异度进行了分别调整，计算得到的医院情景下的房颤患病率水平见表4。相应的各个筛查策略的成本效益情况见表5和表6。计算得到的医院情景下的患病率水平以及筛查的成本效益对于特异度的提高更加敏感。提高筛查性能并未改变最优筛查策略的结论。

表 4 不同情景下房颤检测棒的筛查性能及相应估算得到医院情景患病率

情景	灵敏度	特异度	估算得到医院情景患病率
基线	76.90%	97.10%	1.22%
提高灵敏度	100%	97.10%	0.93%
提高特异度	76.90%	99.50%	4.32%

表5 灵敏度较高情况下成本效益

策略	成本/元	QALY	增量QALY	增量成本/元	INMB/元a	ICER/（元/QALY）
季度筛查	104 376.67	12.462 78	0.008 99	32.38	85 630.78	3 601.78
半年度筛查	104 344.28	12.471 77	0.017 34	-550.70	84 471.56
年度筛查	104 894.99	12.445 44	0.500 60	-15 241.85	81 621.20
未筛查	120 136.84	11.944 84

注：a 与未筛查对比。

表 6 特异度较高情景下成本效益

策略	成本/元	QALY	增量QALY	增量成本/元	INMB（元）a	ICER（元/QALY）b
季度筛查	106 307.76	12.433 71	0.013 36	-175.73	92 098.40	——
半年度筛查	106 483.49	12.420 35	0.024 63	-886.40	90 151.40	——
年度筛查	107 369.90	12.395 72	0.530 23	-15 691.09	85 999.16	——
未筛查	123 060.99	11.865 49	——	——	——	——

注：a与未筛查对比；b 由于所有策略与健康效果较低的上一策略相比成本均更低，故未计算ICER。

3 讨论

3.1 主要发现与临床意义

本研究基于广州市“城市医疗集团”紧密型协作模式下的房颤筛查项目，通过建立决策Markov模型，首次评估了我国在医院就诊环境下机会性房颤筛查的长期成本效果。基于医院就诊情境下，对广州65岁以上人群进行手持单导联心电图每3个月1次的筛查策略具有成本效益。结果表明，在老年就诊人群中实施机会性筛查有望提高房颤的早期检出率，及早启动抗凝预防卒中，从而以较小的成本代价获取可观的健康收益，且筛查频率越高，获得的健康收益和治疗成本比例就越高，越具有成本效益，研究结论较为稳健。建议在城市医联体中优先采用，并配套确诊转诊与抗凝治疗全流程管理，以实现卒中预防的最大化收益。这一发现与欧洲和亚太地区的指南建议相符。

3.2 关键影响因素与医疗模式的价值

本研究的敏感性分析结果表明，抗凝治疗依从性是影响成本效益的最关键参数，提示提高依从性可显著放大筛查与治疗的健康收益。文献亦表明，规律抗凝可将卒中风险降低40%以上，而中断治疗则可使复发风险增加3倍以上^［37］，而与系统性筛查相比，机会性筛查利用患者日常就诊契机开展检测，能够覆盖主动筛查意愿低的老年群体，提高筛查参与率与阳性检出率。国际研究亦证实，该策略能在高龄人群中提升房颤识别率和口服抗凝治疗依从性，从而降低卒中风险并改善健康结局^［38］。这提示，在城市医疗集团这一紧密协作的医疗模式下，将机会性房颤筛查作为老年人常规预防保健措施之一，有望在防治卒中方面取得较好的成本效益。

3.3 模型特点与创新

本研究所建立的房颤筛查模型具有较好的预测效度。且首次对卒中复发风险进行了模拟，使得模型更加贴近了真实病程。卒中复发往往带来更低的生活质量（进一步降低QALY）和更高的累积医疗成本^［39］。房颤筛查预防初次卒中发生后，随之能够避免后续可能的复发卒中对患者健康和社会成本的额外损害，从而进一步提高了筛查干预的累计QALY收益并减少长期支出。考虑复发效应能够使得本研究更加全面地评估房颤筛查带来的现实收益。

3.4 研究局限性

需要指出的是，本研究仍存在一些局限性。首先，我们对于医院情景下的患病率水平仅根据阳性率结果进行推算得来，对于真实患病情况受制于资源限制未进行获取，但在敏感性分析和情景分析中，我们已探讨了这些因素的影响，结果显示研究结论是稳健的。尽管如此，对于模型结论进行推广时，应结合参数区间加以理解。第二，本研究采取的卫生经济学视角仅包括直接医疗成本，未纳入患者照护、康复中的非医疗开支和间接成本。例如，卒中导致的照料负担和生产力损失等未在模型中体现，这可能低估了预防卒中所带来的社会总收益。最后，模型中假设筛查发现房颤后患者能够一直保持一定概率的抗凝治疗，但现实中患者依从性可能存在逐渐下降的问题。因此，在实践推广中需配套加强对房颤患者的管理和教育，以提升治疗依从性，真正保证筛查带来应有收益。

3.5 未来展望与研究方向

针对以上局限性，未来的研究和实践有几方面值得努力。首先，应开展前瞻性的社区房颤筛查试点项目，积累我国老年人群房颤筛查的真实世界证据，包括筛查工具性能、本土人群卒中发生率、抗凝治疗依从性和安全性等数据，以逐步优化模型参数，提高经济学评价的精准性。其次，可以探索基于风险分层的筛查策略，例如结合危险因素预测模型，针对卒中高危的房颤高发亚组人群实施更加个性化的筛查频率，以进一步提高成本效益比。此外，新兴的可穿戴设备和人工智能技术在房颤长期监测中的应用前景广阔。未来可比较不同新型筛查技术（如智能手表PPG信号监测）的经济学价值，以及评估将这些技术融入医联体房颤管理模式的效果。最后，在卫生决策层面，需要持续关注房颤筛查与管理的投入产出，以及其在减少卒中负担、提升全民健康水平方面的作用。本研究提供的证据表明，在城市医联体中开展主动的房颤筛查干预是一项值得考虑的公共卫生投资，未来应通过政策支持和多学科协作，推动房颤规范化筛查和管理策略的实施，以期最大效率地改善人群健康水平。

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1、广东省卫生经济学会面上课题（2024-WIMF-5）；广州市卫生健康科技重大项目（2024A031001） ()