結核を撃退するための革新的な戦略
テクノロジーを使って、田舎のコミュニティでTBと闘い、検出を改善する。
Xiaolin Wei, Dabin Liang, Zhitong Zhang, Kevin Thorpe, Lingyun Zhou, Jinming Zhao, Huifang Qin, Xiaoyan Liang, Zhezhe Cui, Yan Huang, Liwen Huang, Mei Lin
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目次
結核(TB)は厄介な病気で、感染症についての話ではよく取り上げられないけど、もっと注目されるべきだよ。実際、これは世界的に感染症による死亡原因のトップなんだ。2022年には750万件もの新しい症例が報告され、130万人が亡くなった。2020年までは症例数が減ってたから、状況が良くなってると思うかもしれないけど、COVID-19パンデミックがその流れを妨げてしまって、2020年から2022年にかけて症例が約4%増加したんだ。
さて、目標があるんだけど、国連は2035年までにTBを終わらせたいって考えてる。つまり、2035年までに世界のTB発生率を100人あたり1人未満に減らす必要があるんだ。それは大変な目標だよね!だから、みんな新しくてクリエイティブな方法を探して、この問題に迅速に取り組もうとしてる。
難題に対するシンプルな戦略
高所得国では、1世紀以上にわたって効果的な戦略がある。それは「予防、検索、発見、治療」というシンプルなアプローチ。要は、TBが広がる前に症例を見つけて治療すること。研究によると、地域レベルでTBを積極的に探すことで、見逃されがちな症例が発見できるんだ。
成功事例を見てみよう。2009年のジンバブエの田舎での研究では、移動式車両と戸別訪問の痰採取で、3年間でTB率が41%も下がったんだ。すごいよね!ベトナムの田舎でも、3年間の迅速な診断ツールを使ったスクリーニングでTBの有病率が40%減少した。ただ、その高価なGeneXpert検査は1回15ドルくらいするから、大規模に使うのは大変だよね。
新しい計画:テクノロジーが救いの手
これらの課題に対抗するために、科学者たちは人工知能(AI)やディープラーニングといったコスト効果の高いツールの使用を提案してる。これらのAIシステムは、TB症例を86%の感度で特定できることが分かっていて、従来の検査を66%減少させることができるんだ。要するに、AIのおかげでTBの検出がより早く、安くなってるってわけ。
フィールドスタディでは、AI駆動のX線検査やGeneXpertを地域でスクリーニングに使うことが可能だって示されてる。でも、過去の多くの研究はデザインに欠陥があって、TBの広がりに対する実際の影響を正しく評価できてないことが多い。それに、特定の高リスクグループ、例えば高齢者やTB患者の濃厚接触者、糖尿病やHIVなどの他の健康問題を持つ人々をターゲットにする方が、プログラムがより効果的になることが分かってるよ。
中国、広西でのパイロット研究
次のステップは、TBが高い地域である広西の田舎でこれらのアイデアを試すことだよ。この地域では、危険にさらされている人々の間でTBを見つけて減少させるために最新のテクノロジーを使う大プロジェクトが進行中なんだ。計画には、AIを活用したX線装置とGeneXpert検査を備えた移動式バンが地域を訪れてTB症例を特定することが含まれてる。
このプロジェクトは、3年間のランダム化比較試験として厳格な評価を受ける予定。目標は、最も脆弱な集団のTB流行を減らして、その実現のためにテクノロジーを活用することだよ。
タイムラインと研究の詳細
この研究は42か月にわたって行われ、主な試験期間は36か月なんだ。試験は2021年11月に始まったけど、COVID-19の制限のために一時中断された。現在、募集とデータ収集が進行中で、2025年1月に結果が研究記事や発表を通じて共有される予定だよ。
研究の仕組み
広西は中国でTBの発生率が最も高いところの一つで、この研究は2つのグループに分かれる。一方は積極的な症例発見介入を受け、もう一方は通常のケアを受けるんだ。広西では公衆衛生システムを通じてTBケアを提供していて、患者は通常クリニックに自分で来る。通常のプロセスでは、患者が症状が出た時に医者に見てもらって、いろいろな検査で診断される。介入グループはもっと積極的なケアを受けて、地域の潜在的な症例を探し出すんだ。
誰が参加できる?
この研究は、新城区と香洲県の町に住む15歳以上の人が対象なんだ。特に、高リスクの人—高齢者や以前にTB治療を受けたことがある人、特定の健康状態を持つ人などが求められるよ。参加したくない人は自由に辞退できるから、気にしなくて大丈夫!
積極的な症例発見:何を期待できる?
介入グループに参加する人たちには、ワクワクするスクリーニングキャンペーンが計画されてるんだ。ソーシャルワーカーや村の医者が戸別訪問して、住民にスクリーニングのことを教えて、同意を得るんだ。移動式バンが町にやってきて、みんなに症状をチェックしたり、クイックX線を受けるよう呼びかけるよ。
もし症状が出てたり、X線の結果が異常だったら、痰のサンプルを提供してもらうことになる。スタッフは、サンプルの収集が正しく行われるように努めて、問題を避けるんだ。収集したサンプルは、分析のために郡の病院に送られるよ。
結果の追跡
研究が進むにつれて、特定されたTB患者が治療を受けるまで1年間の待機期間が設けられて、その後3年目に調査が行われる。この調査は、通常のケア方法に対する積極的な症例発見介入の効果を評価するのを助けるんだ。
主な焦点は、高リスクグループの中で細菌学的に陽性のTBの有病率を計算することだよ。二次的には、報告されたTB症例の総数や介入の効果など、他の指標も追跡されることになる。
コストと効果の測定
試験を通じて、研究では両方のケア戦略に関連するコストも見ていくんだ。経済的な側面を理解することは、新しい方法が投資に見合う価値があるかどうかを判断するのに重要だからね。治療費や使用された医療リソース、プログラムに関与するスタッフの給与などのデータが収集されるよ。
未来へのロードマップ
もし成功すれば、この介入はTB症例の大幅な減少をもたらし、同様の課題に直面する他の地域へのブループリントを提供するかもしれない。潜在的な影響は広大で、広西だけでなく、世界中に広がる可能性があるんだ。
これからの挑戦
計画は野心的で革新的だけど、課題もあるよ。参加者が2つの痰サンプルを収集する必要があるっていう問題があって、収集や輸送においてミスが起こる可能性がある。村の医者にこのプロセスを改善するためのトレーニングが行われるけど、それでもリスクは残るよ。
また、資金やリソースの問題で、積極的な症例探しが全人口を含まない可能性がある。でも、多くの若者が仕事を求めて都市に移動することを考えると、高リスクグループ、特に高齢者に焦点を当てることは賢い戦略だね。
最後の思い
TBを終わらせるのは簡単じゃないけど、テクノロジーとコミュニティの参加があれば進展が期待できる。TBとの戦いは、モグラ叩きのゲームみたいなものだよ;一度コントロールしてると思ったら、別のところでまた出てくる。でも、献身的な努力とリソースがあれば、TBが過去のものになる未来に向かって進むことができるんだ。もしかしたら、いつか「TBが大騒ぎだった頃を覚えてる?」って言える日が来るかもしれないね。そしたら、それはみんなで喜ぶべきことだよ!
オリジナルソース
タイトル: Active case finding using mobile vans equipped with artificial intelligence aided radiology tests and sputum collection for rapid diagnostic tests to reduce tuberculosis prevalence in rural China: protocol for a pragmatic trial
概要: BackgroundTuberculosis (TB) remains a significant public health challenge, particularly in rural areas of high-burden countries like China. Active case finding (ACF) and timely treatment has been proved effective in reducing TB prevalence but it is still unknown regarding the impact on TB epidemic when employing new technologies in ACF. This study aims to evaluate the effectiveness of a comprehensive ACF package utilizing mobile vans equipped with artificial intelligence (AI)-aided radiology, and GeneXpert testing in reducing TB prevalence among high-risk populations in rural Guangxi, China. MethodsA pragmatic cluster randomized controlled trial will be conducted in two counties of Guangxi, China. The trial will randomize 23 townships to intervention or control groups at 1:1 ratio. The intervention group will receive a single ACF campaign in Year 1, incorporating mobile vans, AI-based DR screening, symptom assessment, and sputum collection for GeneXpert testing. Control group participants will receive usual care. TB patients identified in Year 1 will be required to complete TB treatment in Year 2. The primary outcome is the prevalence rate of bacteriologically confirmed TB among high-risk populations in Year 3. Process evaluation will explore adaption, acceptability and feasibility of the intervention. We will conduct incremental costing study to inform future scale-up of the intervention in other settings. DiscussionThis study will provide valuable insights into the effectiveness and feasibility of utilizing AI, mobile vans and GeneXpert for TB ACF to reduce TB prevalence in rural settings. If successful, this model will contribute to possible solutions to achieve the WHO End TB Strategy by 2035. Trial registration: ClinicalTrials.gov Identifier -NCT06702774
著者: Xiaolin Wei, Dabin Liang, Zhitong Zhang, Kevin Thorpe, Lingyun Zhou, Jinming Zhao, Huifang Qin, Xiaoyan Liang, Zhezhe Cui, Yan Huang, Liwen Huang, Mei Lin
最終更新: 2024-12-08 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.08.24318678
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.08.24318678.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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